Pandasドリルでスキルアップ！データ分析習熟方法[Python] ｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

はじめに

データ分析は現代のビジネスや研究において不可欠なスキルです。特にPythonのデータ処理ライブラリであるPandasは、データ分析のための優れたツールとして広く使われています。本記事では、Pandasを使ったデータ分析スキルの習得記事を紹介します。

Pandasの紹介

Pandasは、Pythonでデータを効率的に操作するためのライブラリです。データの読み込み、クレンジング、前処理、集約操作、統計量の計算、データの可視化など、さまざまなデータ処理タスクを簡単に実行することができます。

基本的なPandasの操作をマスターするためのドリル

まずは基本的なPandasの操作をマスターしましょう。データの読み込み、フィルタリング、ソートなどの操作を通じて、Pandasの基本的な使い方を学びます。

import pandas as pd
# データの読み込み
data = pd.read_csv('data.csv')
# データの表示
print(data.head())
# 条件に基づいたフィルタリング
filtered_data = data[data['column'] > 0]
# ソート
sorted_data = data.sort_values('column')

データクレンジングや前処理のためのPandasドリル

次に、データクレンジングや前処理のためのPandasドリルに取り組みましょう。欠損値処理や外れ値処理など、データの品質を向上させるための操作を学びます。

# 欠損値処理
data.dropna() # 欠損値を含む行を削除
# 外れ値処理
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [10, 20, 30, 40, 50]})
data['B'] = np.where(data['B'] > 30, 30, data['B']) # 外れ値を30に置換

データ分析のためのPandasドリル

データ分析には集約操作や統計量の計算、データの可視化などが重要です。Pandasを使ってこれらの操作を行い、データの特徴や関係性を把握しましょう。

# 集約操作
grouped_data = data.groupby('column').sum()  # 列ごとに集約して合計を計算
# 統計量の計算
mean_value = data['column'].mean() # 平均値の計算
std_value = data['column'].std() # 標準偏差の計算
# データの可視化
import matplotlib.pyplot as plt
data['column'].plot(kind='hist') # ヒストグラムのプロット
plt.show()