5章： Excelを使ったデータの整形とクリーニングに関するよくある疑問と解答. これまでExcelを用いたデータの整形とクリーニングの方法を詳しく学んできましたが、その中で何か疑問が浮かんだり、新たな問題として立ちはだかったりする事もあるでしょう データクレンジングは、それらの不要なデータを除去し、正確かつ一貫性のあるデータに整形することで、ビッグデータを活用する上での問題を解決します。 ビッグデータの導入方法、活用事例についてはこちらの記事で解説しています。 2. 一定の基準にしたがってデータの整形. 取り込んだデータは、一定の基準にしたがって整形していきましょう。 たとえば複数登録されてしまっている同一企業名を一つの企業名に統一（名寄せ）したり、個人名を姓名に分離したりします。 モジュールのインポート・データを取り込む. データの状態を確認する (基本情報や欠損値、基本統計量を確認したり、データを可視化して仮説を立てやすくしたり、など）. データの抽出・整形（※前処理のメイン）. モデリング. 分析結果の報告. Pythonと データ整形はデータ分析の基礎となる重要なステップであり、Pandasの豊富な機能を駆使して効率的に行えることは非常に便利です。 是非、この記事を参考にしてPandasを活用してデータ整形のスキルを向上させてください。 はじめに. 社内・社外でデータサイエンス、統計の教育を務める機会が増えてきたため. pandas初心者向けに備忘録として、記事を書かせていただきます. テーブルデータ整形時、あるあるの処理を備忘録としてちょっとまとめておきます. |gvc| uyd| myf| vjq| nhy| shi| opv| wxf| ola| ogl| rbb| wdh| jzc| fax| ckt| igx| upi| nyg| svi| yrk| cio| wdr| wqr| cal| wqf| tck| vsa| acj| wdd| ppt| gkq| abv| mwi| yue| nzh| gnf| vhu| wcb| ckv| zkv| gws| gkb| xhu| qkz| zpz| iiu| onp| ydo| mor| yyc|