こんにちは。しまえなです。
さてさて、無事にAnacondaでのインストールも完了し、開発環境どうするかを考える。慣れ親しんだ、VSCodeでよいのかどうか。。いろいろGoogle先生の協力のもと、調べたところ、KinoCodeさんのサイトに行きつきました。
↓↓
https://kino-code.com/pandas_course_jupyter_lab/
動画でも説明もあるし、文字での説明もある。本当に助かります。
動画を見ながら、おすすめのJupyterLabをインストール。簡単な使い方を勉強。
★使い方メモ
・「 Shift + Enter 」で実行
・「 Tab 」でコード補間
・「 Esc + ＤＤ」で行削除
・「＃ 」でコメント
・File → Shut Down でJupyterLabを終了
まずは、簡単な使い方から勉強しようと思っていたところ、KinoCodeさんの『Pandas入門』を発見。
以前、あいでみでも「ライブラリPandas基礎」をやったので（その時は、Web上でしたが…）、思い出しながら、KinoCodeさんの『Pandas入門』をMy PCの開発環境でやってみようと思います。
ちなみに、「ライブラリPandas基礎」は、以下の内容でした。
★概要
「Python」のデータ分析用ライブラリ「Pandas（パンダス）」の基礎を学びます。「Pandas」を用いることで数表や時系列データの計算が楽になり、定量データ解析には必須のライブラリです。
★目次
Chapter1_Pandasの基礎
1.1.1 Pandasとは
1.1.2 SeriesとDataFrameのデータの確認
1.2.1 Seriesを生成する
1.2.2 参照
1.2.3 データ、インデックスを取り出す
1.2.4 要素を追加する
1.2.5 要素を削除する
1.2.6 フィルタリング
1.2.7 ソート
1.3.1 DataFrameの生成
1.3.2 インデックスとカラムを設定する
1.3.3 行を追加する
1.3.4 列を追加する
1.3.5 データの参照
1.3.6 名前による参照
1.3.7 番号による参照
1.3.8 行または列の削除
1.3.9 ソート
1.3.10 フィルタリング
Chapter2_Pandasの応用
2.1.1 連結・結合について
2.2.1 インデックス、カラムが一致しているDataFrame同士の連結
2.2.2 インデックス、カラムが一致していないDataFrame同士の連結
2.2.3 連結する際のラベルの指定
2.3.1 結合の種類
2.3.2 内部結合の基本
2.3.3 外部結合の基本
2.3.4 同名でない列をKeyにして結合する
2.3.5 インデックスをKeyにして結合する
2.4.1 一部の行を得る
2.4.2 計算処理を適用する
2.4.3 要約統計量を得る
2.4.4 DataFrameの行間または列間の差を求める
2.4.5 グループ化
★メモ（個人の感想です）
説明テキストを読んで、打ち込んでいく形式。テキストの例題よりも、実際の課題がちょいちょいひねくれていて、わかりにくい。もっと、わかりやすくしてほしいし、テキストに説明のない課題は辞めてほしい。
以上、ありがとうございました。
それでは、また♪
