Python

Python初学者向け:ピボットテーブルを基本から解説します

今回はpandasのpivot_table()について基本を解説します。EXCELなどでデータ集計をするときによくおこなう操作なので、なじみ深い人も多いのではないでしょうか?ピボットテーブルはグループごとに集計して比較するときに使います。
Python

Python初学者向け:データフレームの繰り返し処理を基本から解説

▶ Pandasの基本を解説しています。Series/DataFrameの作り方は以下をご覧ください。 はじめに 今回はデータフレームのイテレーションについて基本から解説します。イテレーションとは簡単にい...
Python

Python初学者向け:groupbyについて基本から解説

▶ Pandasの基本を解説しています。Series/DataFrameの作り方は以下をご覧ください。 はじめに 今回はデータを集計する際の必須操作となるgroupbyについて基本から解説します。grou...
Python

Python初学者向け:データフレームの列の値を書き換える方法を基本から解説します

今回はデータフレームに値を代入するときに注意することをまとめていくことにします。データフレームの特定の列に値を代入するのはよくおこなう操作だと思いますが、代入するのがリストやndarrayであるときと、Seririesであるときで挙動が違います。この辺を整理していきましょう。
Python

Python初学者向け:DataFrameの基本操作を解説(行・列の抽出)

今回はDataFrameの基本操作である、行や列を指定したデータの抽出方法の基本を確認していきます。列の指定・行の指定をいろいろなパターンでみていきましょう。行の指定では、ラベルが設定されている場合とされていない場合にわけて基本の抽出方法をじっくりみていくことにしましょう。
Python

Python初学者向け:Pandasのデータ構造DataFrameについて基本から解説

Pandasの2つの主要なデータ構造であるSeriesとDataFrameのうち、2次元の表形式のデータを処理する「DataFrame」について基本から解説します。DataFrameとは何かの確認から始めて作り方までをみていきましょう。
Python

Python初学者向け:Pandasのデータ構造Seriesについて基本から解説

今回からデータ解析のためのPythonライブラリであるPandasを扱います。まずはPandasの2つの主要なデータ構造であるSeriesとDataFrameのうち、Seriesについて基本から解説します。Seriesとは何かの確認から始めて作り方までをみていきましょう。
WordPress

WordPress初心者向け:AMPの導入手順を基本から解説

今回はWordPressへのAMPの導入手順をご紹介します。GoogleAdsenseの最適化提案で紹介されたのですが、そもそもAMPって?というところからのスタートでした。まずはAMPの解説からスタートさせて、プラグインの導入手順を紹介します。
Python

Python初学者向け:ndarrayの保存と読み込みについて基本から解説

今回はndarrayの保存と読み込みについて基本から解説していきます。保存については何も難しいことはありませんが、保存したndarrayを読み込むときには注意が必要です。実際に例を示しながら丁寧に解説していきます。
Python

Python初学者向け:ndarrayの結合方法を基本から解説

今回はndarrayの結合方法を扱います。ndarrayの結合にはいろんな関数が用意されていますが、最も基本的なnp.concatenate()とnp.stack()について基本から解説していきます。これらをしっかり学んでおけば、他のnp.hstack()やnp.vstack()なども同様に扱うことができます。
Python

Python初学者向け:ndarrayを条件に応じて処理する方法を基本から解説

今回はndarrayを条件に応じて処理する方法を扱います。ndarray[条件]のように条件を満たすデータを抽出方法やwhereを使って条件に応じて処理をおこなう方法を基本から解説します。また「すべての要素が条件を満たす」「要素のうち少なくとも1つが条件を満たす」行・列の抽出方法についても解説します。
ポイント

シャトレーゼのカシポポイントをお得に宿泊特典に交換する方法

今回はデータ分析とは何の関係もない、シャトレーゼのカシポポイントを貯めて宿泊特典に交換した体験記です。まだ宿泊したわけではないので、カシポポイントの紹介、宿泊特典の種類、宿泊特典への交換手順などをご紹介します。 カシポポイントと...
Python

Python初学者向け:NumpyでのNaNの扱いを整理する

今回はNumpyでのNaNの扱いについてまとめておきましょう。PythonでNaNを判定する方法として「isnan」がありますが、Numpyの際にはちょっと扱いが異なります。このあと、学習を進めていく中で混乱しないように、はじめに整理しておきましょう。
Python

Python初学者向け:Numpyでよく使う関数を基本から解説

今回はNumpyでよく使う関数についてまとめていくことにします。最大値・最小値・平均値・中央値・標準偏差のような統計量を算出するもののほか、よく使う関数を紹介していきます。関数名も直感的でわかりやすいため、気楽に取り組みましょう。
Web

GoogleAnalyticsのデータをスプレッドシートに連携して取得する方法を基本から解説

今回はGoogle Analyticsから複数のレポートを取得している方向けに、スプレッドシートのアドオンを使って自動でデータを取得する方法を基本から解説します。スプレッドシート上にデータを自動更新させることもできます。設定にはいくつかのステップがあるので、順に説明していきましょう。
Python

Python初学者向け:Numpyによる乱数の生成を基本から解説

今回は(疑似)乱数の生成について基本から解説します。Numpyを使った(疑似)乱数の生成ではnp.randomというモジュールを使います。このモジュールの中には乱数を生成するいろんな関数が提要されています。順にみていきましょう。
Python

Python初学者向け:行列の生成を基本から解説

今回は行列を作る方法を基本から解説していきます。前回はnp.arange(), np.linspace(), nplogspace()で一次元配列を作る方法を扱いましたが、今回は関数を使って行列を作る方法として、np.zeros(), np.ones(), np.eye()を解説します。
Python

Python初学者向け:関数を使ってndarrayを作る方法を基本から解説

今回は関数を使ってndarrayを作る方法を基本から解説していきます。これまではnp.array()にリストを入れる方法でndarrayを作ってきましたが、他にも便利な方法があります。今回はこれを整理していくことにしましょう。
Python

Python初学者向け:ndarrayの基本操作について解説

前回に引き続き、Numpyのndarrayについて扱います。今回はndarrayの形状と次元の変更について基本から解説していきます。ndarrayの形状は各次元ごとの要素数で表します。まずは形状の把握の仕方から始めて、次元の変更までを解説していきます。
Python

Python初学者向け:ndarrayについて基本から解説

Numpyについて扱っていきます。Numpyは数値計算ライブラリでNumerical Pythonの略です。特に行列演算を得意とします。今回はNumpyの独自のデータタイプであるndarrayについて基本から解説をしていきます。
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