1 つの Jupyter Notebook に収録された 100 問の演習で、Pandas の実践力を高めます。前半の 50 問では Series と DataFrame の作成、選択、計算、欠損値、文字列、CSV・Excel を扱い、後半では時間インデックス、MultiIndex、グループ化、ピボットテーブル、カテゴリ、データクリーニング、前処理、グラフへ進みます。
各番号付き演習には動作するコードがあり、多くの演習には操作を再現・変更するための空セルが続きます。小さなデータを Notebook 内で作成するため、個々の Pandas 技法に集中してから、より大きな分析へ応用できます。
学習内容
- Pandas の
Seriesを作成、インデックス、スライス、変更、計算する - NumPy 配列と辞書から
DataFrameを構築し、内容を確認する - 表データを選択、並べ替え、コピー、集約、条件検索する
- 欠損値を補完・削除し、ベクトル化された文字列変換を適用する
- Notebook で CSV と Excel データを読み書きする
- 日付、タイムゾーン、MultiIndex、グループ化、ピボットテーブルを扱う
- 不規則な列を整え、重複を削除し、カテゴリ化と数値正規化を行う
- Pandas オブジェクトから折れ線、散布図、棒グラフを作成する
このコースの対象者
Pandas を十分に練習したい Python 学習者と、一般的な表操作を定着させたいデータ学習者向けです。初心者は前半を順番に進められ、経験者は後半から特定の発展テーマを選んで復習できます。
前提知識： リスト、辞書、関数、簡単な NumPy 配列を含む Python の基礎を推奨します。動作例があるため Pandas 経験は必須ではありません。
学習環境： Ubuntu 22.04 上のブラウザ版 Jupyter Notebook に 100 問すべてがあり、CSV、Excel、インライン描画に対応します。データは Notebook 内で作成され、外部データセットやローカルインストールは不要です。
よくある質問
解答は含まれていますか？
はい。各番号付き演習に動作コードがあり、多くは隣に空の練習セルがあります。学習効果を高めるには、実装を見る前に操作を予想するか、自分で書いてみてください。
解答は自動採点されますか？
いいえ。ラボの説明では Notebook 操作を自動検証できないと明記されています。各セルを実行し、生成されたオブジェクトやグラフを確認して、示された動作と比較してください。
100 問を順番に解く必要がありますか？
前半 50 問は基礎を順序よく学べます。51～100 問はより高度で、複数の節が任意とされているため、経験者は時系列、ピボット、クリーニング、可視化などを選べます。
大規模な実データや完全なプロジェクトを扱いますか？
いいえ。小さな自己完結型の例で個々の Pandas 操作を練習します。外部データセットの端から端までの分析より、幅広さと反復が目的です。
