- データの読み込みと確認 まずは、Pandasでデータを読み込みます。例えば、CSVファイルからデータを読み込む場合は、以下のようなコードを使用します。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('データファイル.csv')データを読み込んだら、head()メソッドを使用して最初の数行を確認しましょう。
print(data.head())これによって、データの構造や各列の値を把握することができます。
- groupbyメソッドを使用したデータのグループ化と集約 次に、groupbyメソッドを使用してデータをグループ化し、集約を行います。グループ化する基準となる列を指定し、その後に適用する集約関数を指定します。
例えば、'タイトル'列を基準にグループ化し、各グループ内のデータ数を求める場合は以下のようなコードを使用します。
grouped_data = data.groupby('タイトル').size()
print(grouped_data)このようにすると、各タイトルごとのデータ数が表示されます。
- グループごとの集約結果の取得 groupbyメソッドを使用すると、グループごとの集約の結果を取得することができます。例えば、'タグ'列を基準にグループ化し、'内容'列の平均値を求める場合は以下のようなコードを使用します。
aggregated_data = data.groupby('タグ')['内容'].mean()
print(aggregated_data)これによって、各タグごとの'内容'列の平均値が表示されます。
以上が、Pandasのgroupbyメソッドを使用してデータを分析する基本的な方法です。他にもさまざまな集約関数やオプションを組み合わせることで、より高度な分析が可能です。詳細な使い方や応用例については、Pandasの公式ドキュメントや他のチュートリアルを参考にすることをおすすめします。