「PythonでPandasを使うための包括的なガイド」

「PythonでPandasを使うガイド」

Pythonで最も有名なデータ操作ライブラリの1つを使い方を学ぼう

Pythonをデータ分析、エンジニアリング、または科学の文脈で使い始めるとき、おそらく最初に学ぶ必要があるライブラリの1つがpandasです。この素晴らしいライブラリは、Python言語で非常に重要なオブジェクトである1次元のSeriesと2次元のDataFrameを操作することができます。これらのオブジェクトは多くのデータパイプラインで使用され、それらをマスターすることはPythonのキャリアを始める上で重要です。

DataFramesはデータサイエンスや分析で広く使用されており、多次元および多型オブジェクトの作成が可能です。この記事の目的は、いくつかの有名なpandasの関数の使用方法とライブラリの最も重要な機能の使い方について、非常に詳しいガイドを提供することです。このガイドを読んだ後、最も重要なpandasの機能を使えるようになるでしょう。また、SQLのバックグラウンドから移行している可能性も非常に高いですので、この記事のいくつかの手順にSQLコードの比較を残すようにします。これにより、2つのフレームワークの手順を比較しやすくなります。ただし、pandasを学ぶためにはSQLの知識は必須ではありません！

この記事では、以下のデータを使ってpandasを学びます：

• オブジェクト作成コマンドを使用して、独自のpandas SeriesとDataFramesを作成します。
• こちらのデータ（https://www.kaggle.com/datasets/rprkh15/sp500-stock-prices）に関する情報を含む3つのデータセットを使います。具体的には、Ford、Apple、Abbvieの株価データを使用します。

この記事では、以下の最も有名なpandasの機能をカバーします：

• プロンプトエンジニアリングを改善するための5つの戦略
• GenAIOps：MLOpsフレームワークの進化
• 「AIアラインメントの二つの側面」

• DataFramesの作成
• 行の選択
• 列の選択
• DataFramesの結合
• データのプロット
• データのグループ化
• 関数の連鎖

それでは、さっそく始めましょう！

ライブラリのインポート

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