9 つのガイド付き Beginner ラボと 45 の検証付きコーディング手順で、Pandas の基本ワークフローを学びます。インポートと単純な Series から始め、DataFrame の作成、CSV 読み込み、行の選択・絞り込み、並べ替え、一般的なクリーニング、統計、グループ化へ進みます。
各ラボは小さなデータと明確な操作に集中します。Python スクリプトを編集し、ターミナルで実行し、出力を確認してからチェックを完了します。ゼロから自由形式の分析を設計せずに、確かな表操作の習慣を身につけられます。
学習内容
- Pandas をインポートし、
SeriesとDataFrameを作成・参照・確認する - 辞書から列順とインデックスラベルを指定して DataFrame を作る
- コメント、ヘッダー、独自の欠損値表現を処理して CSV を読む
- 角括弧、
loc、iloc、ラベルスライスで行と列を選択する - ブール条件、複合式、
isin、notnullでレコードを絞り込む - 単一・複数列で並べ替え、方向と並べ替え後のインデックスを管理する
- 欠損値の削除・補完、重複削除、列名変更、型変換でデータを整える
- 記述統計を計算し、
groupbyとaggでグループを要約する
このコースの対象者
Pandas を初めて体系的に学ぶ Python 初心者と、自由形式の分析前にガイド付き練習を求める方に適しています。短い説明、小さなデータ、各手順後のチェックを好む学習者に特に向いています。
前提知識： 変数、リスト、辞書、スクリプト実行を含む Python の基礎が必要です。Pandas の経験は不要です。
学習環境： 9 ラボすべてで Ubuntu 22.04 WebIDE、開始用 .py ファイル、ターミナル、メモリ上の表、必要に応じて 2 つのローカル CSV を使用します。45 手順すべてにチェックがあり、ローカル設定や外部アカウントは不要です。
よくある質問
100 Pandas Exercises とは何が違いますか？
本コースは 9 つのガイド付きラボ、説明、手順チェックで教えます。100 問コースは解答付きの自主学習 Notebook で発展範囲も広いため、初学者には本コースがより適した出発点です。
Jupyter Notebook を使いますか？
いいえ。ブラウザの WebIDE で通常の Python ファイルを編集し、ターミナルから実行してスクリプト型の Pandas 作業を練習します。
扱わないテーマは何ですか？
結合・マージ、ピボットテーブル、時系列、Excel、描画は含みません。DataFrame の選択、クリーニング、統計、グループ化の基礎に集中します。
外部または大規模な実データを使いますか？
いいえ。開始スクリプト内の小さな表と、学生・欠損値例用の 2 つのローカル CSV を使います。ダウンロード、クラウドアカウント、外部サービスは不要です。
