まとめ

pandasで効率よくデータを取り込む

Amany Mahfouz

Instructor

振り返り

第1章・第2章

• read_csv() と read_excel()
• データ型の設定、読み込むデータの選択、欠損値とエラーの処理

振り返り

第3章

• read_sql() と sqlalchemy
• SQL の SELECT、WHERE、集計関数、結合

振り返り

第4章

• read_json()、json_normalize()、requests
• API と入れ子のJSONの扱い
• データセットの結合とマージ

次はどこへ？

• pandas でデータ整形をさらに学ぶ
  • インデックス操作、値の変換、行・列の削除
  • マージ、メルト、ピボットでの整形
  • Data Manipulation with Python Skill Track

次はどこへ？

• さまざまな分析テーマを学ぶ
  • 記述統計（中央値、平均、標準偏差 など）
  • 推測統計（仮説検定、相関、回帰）
  • Exploratory Data Analysis in Python
  • Introduction to Linear Modeling in Python

次はどこへ？

• データ可視化を学ぶ
  • seaborn と matplotlib
  • Introduction to Data Visualization in Python
  • Introduction to Data Visualization with Matplotlib

次はどこへ？

• データサイエンスのワークフローでデータ整形を実践
  • Analyzing Police Activity with pandas
  • Analyzing US Census Data in Python
  • Analyzing Social Media Data in Python

おめでとうございます！

pandasで効率よくデータを取り込む