Pandas でデータを操作する
異なるソースのデータを 1 つの DataFrame にまとめることができます。
米国経済の健全性を把握するために GDP を計算する任務が与えられたとします。必要なデータは、形式の異なるさまざまな情報源から収集しました。
個人消費支出、政府支出、民間国内総投資、純輸出の提供済み DataFrame を使えば、国内総生産（GDP）を計算できます。DataFrame ge、gpdi、ne、pce が用意されています。
この演習はコースの一部です
Intermediate Python for Finance
演習の手順
- 提供されたソース DataFrame
ge、gpdi、ne、pceをこの順番で結合し、1 つの新しい DataFrame を作成します。 - 各行の値を合計して、各年の GDP を算出します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Combine the source DataFrames into one
gdp = pd.____([ge, gpdi, ____, ____], axis=1)
# Add the columns and create a new column with the result
gdp['GDP'] = gdp.____(np.sum, axis=1)