Blog未経験からデータアナリストになりました。備忘録的な情報が参考になればと思います。Cloudでデータパイプラインを開発した際に、PythonライブラリであるPandasを記述していました。Pandasは、Pythonでデータ分析やデータ操作を行うためのライブラリです。データを効果的に操作、整理、変換するための関数があります。以下に、Pandasの主要な関数のいくつかを紹介します。CSVファイルを読み込み、PandasのDataFrameオブジェクトとして返します。DataFrameの最初のいくつかの行を表示します(デフォルトでは5行)。DataFrameの最後のいくつかの行を表示します(デフォルトでは5行)。DataFrameの基本的な情報を表示します。列のデータ型、非null値の数、メモリ使用量などが含まれます。DataFrameの行数と列数を示すタプルを返します。DataFrameの列の名前(ヘッダー)をリストとして返します。列内の各値の出現回数を計算し、結果を表示します。DataFrameを指定した列の値に基づいてソートします。指定した列を基準にデータをグループ化します。集計関数(平均、合計など)と組み合わせて使用することができます。欠損値(NaN)を指定した値で置き換えます。欠損値(NaN)が含まれる行を削除します。複数のDataFrameを結合します。指定した列を基準に結合することができます。ピボットテーブルを作成します。指定した列を行と列に配置し、集計関数を適用することができます。DataFrameをCSVファイルとして保存します。DataFrame内の行や列にアクセスします。loc[]はラベルベースでのアクセス、iloc[]は整数ベースでのアクセスです。指定した関数をDataFrameの行または列に適用します。列の各要素に対して、指定した辞書や関数を適用して値を変換します。DataFrame内の重複した行を検出します。DataFrame内の重複した行を削除します。DataFrame内の列間の相関係数を計算します。DataFrameのデータを可視化します。さまざまな種類のプロット(折れ線グラフ、棒グラフ、ヒストグラムなど)を作成することができます。文字列を日付または時刻のデータ型に変換します。pd.to_datetime(df['date_column'])PythonのPandasライブラリまとめ以上がPandasライブラリの主な関数となります。データを効果的に操作、整理、変換するための関数が多くあります。意図した形に変換できる関数をご使用いただければと思います!NumpyやMatplotlibなどのデータ分析を行うためのライブラリと組み合わせることでPythonでのデータ分析を行うことができます!こちらのPythonデータ分析の流れとライブラリにまとめておりますのでご参考ください!Python関連記事そのほか、Python関連の情報はこちらにまとめておりますのでご参考ください。Pythonは近年人気のプログラム言語であり、耳にする方も多いのではないかと思います。私自身、データアナリストをしておりPythonを使用することもあります。この記事では、Pythonで数値を四捨五入する方法について説明します。四捨五入は、整数に変換するための重要な操作です。numpyはPythonの科学計算ライブラリであり、多次元配列や行列演算をサポートしています。データベース操作のライブラリであるPandasと組み合わせて可視化を実施できます。DWH移行を実装させていただくことがありました。最近の業務ではPySparkを書くことが多くあります。日付関数を書く際に毎回迷うのでよく使うものをまとめてみたいと思います。Pythonのリストは、複数の要素を順序付けて格納できるデータ構造です。要素は角かっこ([])で囲まれ、カンマで区切られます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。未経験からデータアナリストになりました。経験をもとに業務や転職のことを発信できればと思います。最近の業務では、KPIレポートの作成やプロダクト分析などを行っています。CloudAWSTableauホーム検索トップサイドバータイトルとURLをコピーしました。