あなたのチームはアメリカンフットボールにおける選手の脳震盪を減らすプロジェクトに取り組んでいます。従来のスプレッドシート中心の環境から転換し、今後はPythonを使うことにしました。とはいえ、データ準備の最初のステップの一つ――異なるデータ源を結合すること――は変わりません。
次のうち、データを結合することに関する記述で「正しくない」のはどれですか?
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
この章では、pandasでデータを結合するための基礎を固めます。結合の種類と、pandasを使うことで作業効率と生産性をどう高められるかを学びます。
現在の演習
この章では、スプレッドシートのVLOOKUPのような感覚で、pandasを使ってデータを結合する方法を学びます。結合の3種類を概観し、最初に一対一の結合に焦点を当てます。
この章では、一対多の関係に焦点を当てます。キー列の関係を見極め、列を基準にデータフレームを結合する練習をします。さらに、インデックスに基づいて2つ以上のデータフレームを結合する方法も学びます。
最終章では、扱いが難しいデータに直面したときに役立つ高度な結合手法を学びます。仕上げとして、身につけたスキルを試すケーススタディに挑戦していただきます。