人気のあるソーシャルネットワーク企業の財務データをまとめたテーブル social_fin が用意されています。値はすべて千米ドル単位です。
social_fin
.query() メソッドを使って social_fin を調べ、正しい記述を選びましょう。
.query()
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
内部結合を使って異なるデータを結合する方法を学びましょう。複数のソースから情報を組み合わせることで、これまで見えていなかった有益な洞察を引き出すことができます。また、一対一や一対多といったデータソース間の関係が結果にどう影響するかについても学びます。
結合の知識をさらに深めましょう。この章では TMDb の映画データを使いながら、左結合・右結合・外部結合について学びます。さらに、テーブルを自分自身に結合する方法や、DataFrame のインデックスを使った結合についても学習します。
この章では、セミ結合やアンチ結合といった強力なフィルタリング手法を活用します。また、DataFrame を縦方向に連結する方法や、pandas の 関数を使って新しいデータセットを作成する方法も学びます。最後に、実際のデータが必ずしもきれいとは限らないことを踏まえ、結合後のデータ構造を検証する方法も習得します。
最終章では、pandas の専門的なメソッドを活用して、時系列データや順序付きデータを結合する方法を学びます。シカゴ市の実際の金融・経済データを使って実践的に取り組みます。また、SQL スタイルの形式でテーブルをクエリする方法や、メソッドを使ってデータを縦持ちに変換する方法についても学びます。
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