データ加工

Pandas

【Pandas】merge・concatで複数のデータを結合する

こんにちは、かつコーチです。実務のデータ分析では、1つのファイルだけで完結することはほとんどなく、「売上データ」と「顧客マスタ」のように複数のデータを組み合わせる場面が必ず出てきます。この記事では、データ結合の代表的な方法であるmergeと...
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【Pandas】groupbyでデータをグループ化・集計する

こんにちは、かつコーチです。「商品カテゴリごとの売上合計を出したい」「店舗ごとの平均客単価を知りたい」といった集計作業で必ず使うのがgroupbyです。Excelでいうピボットテーブルに近い機能で、覚えると分析の幅がぐっと広がります。gro...
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【Pandas】欠損値(NaN)の扱い方:dropna・fillnaの使い分け

こんにちは、かつコーチです。実務のデータには、必ずと言っていいほど欠損値が含まれています。「削除すればいいのか、埋めればいいのか」で迷う方も多いと思うので、この記事ではdropnaとfillnaの使い分けを、判断基準とあわせて解説します。欠...