やはりpandasは便利で奥深くて良い。 #ノンプロ研 #Python講座

pandasではカラム単位で四則演算して新しいカラムを生成できる。 df['売上高'] = df['単価'] * df['個数'] など。 #ノンプロ研 #Python講座

困ったら表形式のものはPandasを使いましょう🐼 #ノンプロ研 #Python講座

Pandasを覚えようとして途中までやった100本ノックを再開しようかな？ （32本目で終わった💦） qiita.com/kunishou/items… #ノンプロ研 #Python講座

いよいよ最後の演習です！ #ノンプロ研 #Python講座 pic.twitter.com/YXnRLCWHie

to_csv()はmode='a'とすることで既存のデータに追記できる。 データを継続的に積み上げたい時に便利ですね。 #ノンプロ研 #Python講座

to_csv()、to_excel()ともにファイル名も指定するのがポイントですね。 #ノンプロ研 #Python講座

データの書き込みもシンプルです🐼 CSV：to_csv Excel：to_excel #ノンプロ研 #Python講座 pic.twitter.com/p6KbPv9G5O

kudou講師おススメのpandasの学習サイト note.nkmk.me pandasのことで検索すると上位に出てきますね。 #ノンプロ研 #Python講座

Pandasめっちゃ便利ですよ✨ #ノンプロ研 #Python講座 pic.twitter.com/fvw2w7Xiw8

df['カラム名'].sum()で、そのカラムの合計を算出できる。 #ノンプロ研 #Python講座

df.describe()ではデータ数・平均・標準偏差・最小値・最大値・中央値・1/4分位数・3/4分位数が表示されます。 #ノンプロ研 #Python講座

Pandasでデータ分析っぽいことをするときはdf.head()からのdf.info()、df.describe()を使ってまずはどんなデータかな？と調べたりしています。 #ノンプロ研 #Python講座 pic.twitter.com/Sg0LlSbbBA

pathlibいいですよね✨ 好きです✨ #ノンプロ研 #Python講座

read_html()でWebページのテーブルをデータフレームとして読み込むことができる。 #ノンプロ研 #Python講座

PandasだとWebページからのテーブルの読み取りも簡単です！しかも読み取ったあと、そのままデータフレームとして使えます🐼 ページ上のすべてのテーブルを取得する ⇒複数のデータフレームを作成する ⇒データフレームを使うときは指定する #ノンプロ研 #Python講座 pic.twitter.com/a9eW5vGvEP

Excelファイルをそのまま読み込めるのがpandasの良いところですね！ #ノンプロ研 #Python講座

read_excel()でExcelファイルの一番左のシートを読み込む。 思わぬ間違いをしないために、引数sheet_nameでシート名を指定しましょう。 #ノンプロ研 #Python講座

Excelから読み取るときはシート名を指定しましょう！ #ノンプロ研 #Python講座 pic.twitter.com/BTZsTmHgty

CSVを読み込むときにエラーになって、「あぁー、なんだっけ？あのエンコード？cp932っぽいの？」となります。 encoding='cp932'を覚えておくと便利です💡 #ノンプロ研 #Python講座 pic.twitter.com/UJE7xbbFtc

csvを読み込む際は常に文字コードを気にする必要がある。 文字コードがcp932であった場合、そのまま読み込むとエラーが出てしまう。 会社ではWindowsを使うことが多いので、encoding='cp932'の引数は覚えておきたいですね。 #ノンプロ研 #Python講座

データフレームを作った後は、df.head()で中身を確認しています。 #ノンプロ研 #Python講座

df.columnsでカラムの数を表示してくれます。 #ノンプロ研 #Python講座

r'～はraw文字列か。忘れてました。バックスラッシュを単なる文字列扱いするんでしたね。 #ノンプロ研 #Python講座

df.head()でデータの表示を先頭５件に絞ることができます。 ()内に数字を入れればその数字の件数分表示します。 #ノンプロ研 #Python講座

Pandasでデータを読み込むと、いろんなことがサクッとできるので、今までのがんばりは何だったんだろうと思うことがありますよね🙃 #ノンプロ研 #Python講座

read_csvを使う時はエンコード文字のチェックがあるので、Excelに変換して読み込むことが多いです。 #ノンプロ研 #Python講座

次はデータの読み込みです🐼 CSV：read_csv Excel：read_excel #ノンプロ研 #Python講座 pic.twitter.com/4mh0CrEYJm

csvやExcelをデータとして簡単に読み込めるので、ExcelVBAでは複雑になってしまうデータ処理も簡単なコードでできるのがPandasの大きなメリットですね。 #ノンプロ研 #Python講座

Jupyterだとデータが確認しやすいのが良いですね。 #ノンプロ研 #Python講座

データフレームを生成するとき pd.DataFrame(data, index, columns) indexとcolumnsは省略可能 ⇒省略すると0からの連番になる #ノンプロ研 #Python講座 pic.twitter.com/pgxXZaoE37

データフレームとは表形式のデータ構造（＝テーブル）を扱うデータ形式 🐼行⇒レコード ・行ラベル: index 🐼列⇒カラム ・列ラベル: columns #ノンプロ研 #Python講座 pic.twitter.com/VIIlKt28xb

辞書形式でもデータフレームとして出力できる。 WebAPIからJSONを取得して、それをデータフレームに変換できますね。 #ノンプロ研 #Python講座

GASの初級講座で、郵便番号APIを使ってデータを取得する演習がありましたが、確かにこういったデータ形式でした。 zipcloud.ibsnet.co.jp/doc/api #ノンプロ研 #Python講座

#ノンプロ研　#コミュニティ活用講座 ・知らないことばかりでアタフタしてるうちにあっという間に2時間経過しました ・コミュニティの楽しさに初めて触れることができました ・このコミュニティに参加しなかったら、Xはやってなかっただろうな、と思います　笑

イメージで言うと シリーズ：一行で表されるデータ データフレーム：２行以上の行と列で表されるデータ 基本的にはデータフレームを扱うことが多い #ノンプロ研 #Python講座 pic.twitter.com/Tuxkgx7o6g

Serires：１次元データ DataFrame：２次元データ。 Excelなどの表形式データはDataFrameで扱う。 #ノンプロ研 #Python講座

#ノンプロ研 #Python講座 データフレーム！ 試験に出ますよ～ pic.twitter.com/GaPAclUk2O

データフレームは行と列でイメージする！ #ノンプロ研 #Python講座