これらのコースを受講したことで、プロフェッショナルなビジュアライゼーションやダッシュボードを自信を持って作成できるようになりました
Shoebur Rahman調達スペシャリスト、Giz Bangladesh
コースの説明
複数のデータセットを組み合わせて扱う能力は、データサイエンティストを目指すうえで欠かせないスキルです。pandas は Python データサイエンスエコシステムの中核をなすライブラリであり、Stack Overflow では pandas に関する質問が 500 万回以上閲覧されています。このコースでは、pandas を使って複数の DataFrame を結合・整理・加工する方法を学びます。世界銀行やシカゴ市のデータセットを活用しながら、pandas によるデータ結合の確かなスキルを身につけましょう。ビデオには字幕が用意されています。ビデオ左下の「Show transcript」をクリックすると表示されます。コースの用語集は右側のリソースセクションでご確認いただけます。CPE クレジットを取得するには、コースを修了し、認定アセスメントで 70% 以上のスコアを達成する必要があります。右側の CPE クレジットの案内からアセスメントに進むことができます。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
データ結合の基本
内部結合を使って異なるデータを結合する方法を学びましょう。複数のソースから情報を組み合わせることで、これまで見えていなかった有益な洞察を引き出すことができます。また、一対一や一対多といったデータソース間の関係が結果にどう影響するかについても学びます。
2
異なる結合タイプによるテーブルの結合
結合の知識をさらに深めましょう。この章では TMDb の映画データを使いながら、左結合・右結合・外部結合について学びます。さらに、テーブルを自分自身に結合する方法や、DataFrame のインデックスを使った結合についても学習します。
3
高度な結合と連結
この章では、セミ結合やアンチ結合といった強力なフィルタリング手法を活用します。また、DataFrame を縦方向に連結する方法や、pandas の 関数を使って新しいデータセットを作成する方法も学びます。最後に、実際のデータが必ずしもきれいとは限らないことを踏まえ、結合後のデータ構造を検証する方法も習得します。
4
順序付きデータと時系列データの結合
最終章では、pandas の専門的なメソッドを活用して、時系列データや順序付きデータを結合する方法を学びます。シカゴ市の実際の金融・経済データを使って実践的に取り組みます。また、SQL スタイルの形式でテーブルをクエリする方法や、メソッドを使ってデータを縦持ちに変換する方法についても学びます。
pandas によるデータの結合
コース修了
