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データ分析では、データを並べ替えて確認したり処理したりしたい場面があります。たとえば、次のようなケースです。顧客のデータを、総購入金額が高い順で並べ替えて確認する毎日の売上のデータを、日付が新しい順で並べ替えて確認する試験結果のデータを、点...

value_counts()では下記のように引数によっていろいろな数え方ができます。引数normalize=True：出現割合を取得引数ascending=True：少ない順（昇順）に取得引数subset=列名や列名のリスト：特定の列の結果...

種類ごとに何回出現しているかを取得します。具体例で確認しましょう。前問と同じく、惣菜店の販売履歴を表した以下のdfを使います。DateItemNum02022/04/02弁当A212022/04/02中華B322022/04/03中華B13...

大量のデータをそのまま見ると、どのような種類の値があるかがわかりにくいです。このような時、ユニークな値を確認することで、データの種類を把握しやすくなります。具体例で確認しましょう。惣菜店の販売履歴を表した以下のdfを使います。DateIte...

箱ひげ図はデータのばらつきをわかりやすく表現するための統計図です。青の四角い箱の「下辺、緑の線、上辺」が、「第1四分位数、第2四分位数、第3四分位数」を表しています。第3四分位数+1.5×IQRを超えるか、第1四分位数-1.5×IQR未満の...

散布図は、縦軸と横軸に2種類の量や大きさなどを対応させ、データを点でプロットしたグラフです。2種類の値の関係を確認したいときに利用します。散布図の描画は、DataFrameであるdfに対し以下のように実行します。df.plot.scatte...

DataFrameでは、以下のようにbar()メソッドを使うと棒グラフを描画できます。デフォルトでは、x軸はインデックス、y軸は数字が格納された全ての列が使われます。df.plot.bar(オプション)bar()にはさまざまなオプションを指...

DataFrame同様、Seriesにもplot()メソッドがあります。いくつかオプションの違いはありますが、使い方はDataFrameのplot()とほぼ同じです。Seriesのインデックスがx軸に、Seriesの値がy軸になります。#指...

DataFrameのplot()では、多くの引数を指定できます。本問では、x軸で使用する列、y軸で使用する列、タイトル、x軸の値の表示角度、凡例の表示を指定してグラフを描画します。dfをDataFrameとしたとき、使い方は下記のようになり...

pandasでは、グラフを描画するためのメソッド（plot()）が、DataFrameとSeriesに用意されています。pandasは内部でグラフ描画ライブラリーのMatplotlibを利用しており、plot()メソッドで簡易的にグラフ描画...