ベストアンサー
Pandasは、WesMcKinnyによって作成されたPythonのライブラリです。
データラングリングとは、単にデータを機械学習モデルが受け入れる状態にマッサージすることを意味します。
その状態は、配列またはマトリックスのような構造です。初めての場合は、Excelスプレッドシートを考えてください。データが構造化されていない場合、モデルは…うまく…モデル化できません。
SQLでデータを混乱させる可能性があります。多くの人がそうしていますが、PandasはNumPy配列上にあるデータフレームと呼ばれる構造を使用しており、どのSQLクエリよりもはるかにパフォーマンスが高くなっています。ええと、ほとんど…今のところBigQueryは方程式から外します。
なぜパンダなのか。素晴らしいので、使いやすく、Jupyter Notebook内で直接絡み合ってモデル化できるので、リストは続きます。
なぜPythonなのですか？多くの理由がありますが、この時点では、ほとんどの人にとって理由は重要ではありません。 Pythonを学ぶか、キャリアの機会を大幅に制限します。
ラングリングに興味がある場合は、こちらのコースをご覧ください：
PS-私の投稿にリンクしていただきありがとうございます。 🙂
回答
パンダの使用法：あなたが知らない10のマインドブローイングのヒント（Python）。
Pythonでのパンダの用途は何ですか？
上記のヒントは私のビデオで教えられており、データサイエンスでのパンダパイソンの使用であるさまざまな質問に答えています。
このパンダの使用Pythonチュートリアルは、次のヒントを学ぶのに役立ちます。
1。データの読み込みと保存
これはパンダの使用ナンバーワンです。jupyterノートブックにデータをロードしてcsv形式で保存する方法も学習します。
パンダの使用チュートリアルのこのヒントナンバーワンは以下の回答です。 questions.Question It Answers：
データをjupyterにロードするにはどうすればよいですか？
データを保存するにはどうすればよいですか？
2。列の挿入と削除
既存のデータセットに新しい列を挿入する方法
USES OF PANDASチュートリアルのこのヒント2は、以下の質問に回答します。
回答する質問：
削除するにはどうすればよいですか。パンダの列？
パンダを使用して既存のCSVファイルに新しい列を追加するにはどうすればよいですか？
3。データの選択
これは、特定の数の行と列を選択またはフィルタリングする方法に関するものです。
USES OF PANDASチュートリアルのこのヒント3は、以下の質問に答えます。
質問の回答：Python（パンダ）で最初の10行と10列を印刷するにはどうすればよいですか？
4。列と行の名前の変更
USES OFPANDASの1つであるPandasで列と行の名前を変更する方法を説明します。
USES OFPANDASチュートリアルのこのヒント4以下の質問に回答します。
質問回答：
パンダで列の名前を変更するにはどうすればよいですか？
pythonデータサイエンスで行の名前を変更するにはどうすればよいですか？
5。行の削除
データセット内の特定の行を削除する方法を学習します。
USES OF PANDASチュートリアルのこのヒント5は、以下の質問に答えます。
質問の回答：
Python-PandasでDataFrameから行を削除するにはどうすればよいですか？
6。データの並べ替え
このヒントは、PANDASpythonでデータを昇順と降順で並べ替える方法を示しています。
USES OF PANDASチュートリアルのこのヒント番号6は、以下の質問に答えます。
回答する質問：
パンダでデータを昇順で並べ替える方法は？
PythonデータサイエンスでDataFrameを降順で並べ替えるにはどうすればよいですか？
7。欠測値の処理
欠測値の問題をどのように解決できますか？ USES OF PANDASを知っている場合は、Pythonがそれを処理する最良の方法です。
USES OF PANDASチュートリアルのこのヒント番号7は、以下の質問に回答します。
質問回答：
パンダデータフレーム内のすべての空白/空のセルをNaNに置き換えるにはどうすればよいですか？
8。重複データの処理
重複値の問題をどのように解決できますか？ USES OF PANDASを知っている場合は、Pythonがそれを処理する最良の方法です。
USES OF PANDASチュートリアルのこのヒント番号8は、以下の質問に回答します。
質問回答：
パンダで重複した行を見つけて削除するにはどうすればよいですか？
9。データ探索
データサイエンティストがはるかに優れたデータセットを理解するための最良の方法は、データの特性を知るためにデータを探索することです。
このヒントはUSESOFの9番目です。 PANDASチュートリアルは以下の質問に答えます。
質問の回答：
パンダのデータセットを完全に理解できる方法はどれですか？
10.10。 データの視覚化
2つの列を単純で優れた視覚的な方法でプロットしない限り、比較するようになることがあります。
USES OF PANDASのヒント番号10は、次のことを示しています。 。
USES OF PANDASチュートリアルのこのヒント番号8は、以下の質問に回答します。
質問の回答：
さまざまな列を簡単な視覚的方法で比較するにはどうすればよいですか？
私のビデオでは、そのヒントについて多くの詳細が説明されています。これは、パンダの使用法：あなたが知らない10の驚異的なヒント（Python）と呼ばれます。
10のヒントをすべて確認し、ビデオの説明を読んでください。
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