Pythonで時系列分析する手法をモモノキ＆ナノネと一緒に学習していきます。第6回は飛行機乗客数のデータを使ってトレンド、季節性、残差に分解します。 2020.05.05 2020.04.09. Pythonは多くの統計・データ分析に適したライブラリが充実しているため、世界中で使用されおり、初心者でも効率的に学び始められます。 ライブラリを使用した具体的な例として、Amazon Cloud 9上で環境構築し、単回帰分析が容易に実行できます。 しかしながら、Pythonにより様々な統計 … 【初心者向け】LightGBM (回帰分析編)【Python】【機械学習】 スポンサーリンク. Pythonをデータ分析として利用する際、様々なツールが用意されています。基本的にはPython3.5以降で以下のライブラリが利用できることを前提としています。別ページで環境について補足します。 IPython; matplotlib; pandas; numpy; scipy; 目次. データ分析を実践で活用する流れや、重要そうなポイントを整理しておきます。, この第１部では「揃っているデータを加工して機械学習に使えるデータにするところまで」の練習でした。 3.どうデータ活用を推進して、データの価値を最大限で発揮しますか？ What is going on with this article? Pythonでデータ分析するメリットは以下の点となります。 データの収集→前処理→可視化→モデル化までに対応している; 大規模データ(csv1000行以上)のデータの前処理がしやすい; 初学者にも比較的書きやすい; エクセルだけで完結させようとすると、データの収集がかなりしんどいです。VBA はじめに 初心者ながら「Python実践データ分析100本ノック」を進めています。 「第1部：データ加工」編ということで、第1章〜第2章（ノック1〜20）について、学んだことを言語化する目的でまとめを作ってみました。 データ分析を実践で活用する流れや、重要そうなポイントを整理しておきます。 Pythonで学ぶ統計分析入門 　今週、伝統産業とWeb業界におけるデータを企業の成長の原動力とする成功事例を学習し、それに以下の問題を考えてください。, 1.グロースハッカーになるために何の準備をしおかなければいけませんか？ Contents. ここで(1)で挙げたlocの理解が重要になってきます。, ノック８では、登録日などの日付データから、目的に応じて年月の列を作成して集計する、という流れが出てきました。このように月別にカテゴリ分けができるのは、活用できる機会が多そうです。 Qiita Advent Calendar 2020 終了！ 今年のカレンダーはいかがでしたか？, 【2019年】データ分析・可視化に本気でおすすめのツール30選（ノーコード型ツール含め）, https://www.codecademy.com/catalog/language/python, https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.0/user/basics.indexing.html, https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.22/generated/pandas.Index.html, you can read useful information later efficiently. この授業はプログラミング言語のPythonを使ったデータ分析の方法を学習する授業です。 普段はExcelで分析作業をしていてエンジニアリングの経験がほぼ無くても、これからデータサイエンスをやってみたいという方を対象にPythonと実データを用いて分析する方法を学習することが出来ます。 同団体が提供するPython認定資格は2種類、実施開始2年で5000人が受験した「Python3エンジニア認定基礎試験」と、2020年春より始まる「 Python3エンジニア認定データ分析試験 」があります。 Python3エンジニア認定基礎試験がPythonの文法や基礎について … はじめに 初心者ながら「Python実践データ分析100本ノック」を進めています。 「第1部：データ加工」編ということで、第1章〜第2章（ノック1〜20）について、学んだことを言語化する目的でまとめを作ってみました。 データ分析を実践で活用する流れや、重要そうなポイントを整理しておきます。 概要：Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う試験 受験料金：1万円（外税） 学割5千円（外税） 問題数：40問（すべて選択問題） 合格ライン：正答率70％ 試験センター：全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンター 主教材： 2018年9月19日発売（税込2,678円） 「Python Pythonで時系列分析の練習（2）データ処理に便利なPandasの使い方 Pythonで時系列分析する手法をモモノキ＆ナノネと一緒に学習していきます。 モモノキ＆ナノネと一緒にPythonで時系列分析を覚えよう（2） データ処理に便利なPandasの使い方. これからPythonを使ってデータ分析をドシドシ進めていきます。 その際、以下のサイトが参考にできるかなー、と今は考えています。 archive.ics.uci.edu statsmodels.org scikit-learn.org www.kaggle.com www.e-stat.go.jp www.jma.go… Matplotlib Pandas Python Python時系列分析 データ解析 モモノキ＆ナノネと学習 Pythonで時系列分析の練習（1）モモノキ＆ナノネと一緒に時系列分析を学ぼう Pythonで時系列分析する手法をモモノキ＆ナノネと一緒に学習していきます。 モモノキ＆ナノネと一緒にPythonで時系列分析を覚えよう（1） … Pythonのデータ分析学習の入門編にあたるサイト内の記事をまとめて目次の形にしています。NumPy、Pandas、Matplotlibなどの使い方をを扱います。ここを踏み台にしてテータ分析の実践力をつけて行き … Pythonの基本的なトピックについて、チュートリアル形式で入門者向けに解説した記事です。プログラミング未経験者や初心者でもわかりやすいよう、丁寧に解説しています。Pythonでデータ分析・AI・機械学習を学ぶ上で欠かせない基礎となる重要な事項を取り上げています。 データ分析はExcelのVBAやR言語などでもできますが、Pythonのデータ分析には、ほかの分析方法よりも優れている点があります。 Pythonのデータ分析の特徴についてみていきましょう。 一連の分析はPythonで解決. pythonは、機械学習やデータ分析のほか、自動化技術を活かしたウェブアプリの制作などもできる言語 … データ分析に欠かせない五つの考え方【データ分析手法をたくさん知っても活用できない根本理由】, 実際にデータ分析は皆さんの想像以上に難しくありません。私の知り合いにHRまたはマーケティングからデータ分析に転職した人は少なくありません。データ分析において、データ分析ツールとプログラミングなどのデータ分析手法より、問題点に対する認識、分析の考え方と流れおよび結果の解説は重要なものです。, かといって、短時間で優秀なデータアナリストになれるわけではありません。データ分析の基礎知識を振り返えて、十週間ぐらいの学習計画に要約しました。, 例えば、問題点を分析する際に、考え方がなければ、どこから着手すればいいのかわからないでしょう。, 従って、データ分析の考え方を養う必要があります。このように、問題にあった時、素早く分析の切り口を見いだせるのです。, 問題を分類して、分解して、全面的に問題を考えること。まず思いついた要素を書いて、それからロジックツリーにまとめます。マインドマップで自分の考え方を記すのを推薦します。, 構造化してから、要素間の相互関係を見つけて、＋、－、×、÷などの計算をしてみます。これらの要素を数値化して分析することで、仮説を検証することができます。, データ分析の一つの目的は業務状況を踏まえて、その具体的な状況と結び付いて分析を行って、それに分析の結果をビジネスに運用することです。「構造化＋数式化」した結論は所詮現象であり、結果を起こす原因を説明しません。だから、ビジネス観点から問題点を考えて、結果の背後に潜む原因を究明するのも大事です。, ビジネスの理解を深めるステップ：①業務部門との交流を強化する②ビジネス（業務部門と顧客）観点から考える③経験を積み重ねる, また、このようなデータ分析の考え方は特定の業務シーンで、象限法、多次元法、仮説法、インデックス法、28法、対比法、ファンネルなどのデータ手法と結合することが多いです。, データ分析の思考法は、物事や問題の視点を構築するのに役立つ視点や考え方の仕組みを提供することです。思考法の学習と訓練によって、成功の可能性を増やします。, 私のやり方は、基礎知識をおおむね勉強した上で、事例で練習することです。 よくどのようにエクセルの活用で問題を解決するかを考えてください。チャートプラグインの活用も必要とされます。, 日付関数：day，month，year，date，today，weekday，weeknum。日付関数はデータ分析に必須な関数です。それによってデータの表示を制御し、指定する範囲のデータを検索することができます。, 数学関数：product，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproduct, 統計関数：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average。平均値、最大値、最小値、中央値などはよく使われる関数です。, クエリと参照関数：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset。 Pythonはビッグデータの解析などにもよく使われている関係で、さまざまなデータ分析・解析向けのプログラムを作成するのに向いています。 そのため、便利に活用できるライブラリなども豊富に提供されており、データの解析結果を可視化して分かりやすくまとめることもできま … 1 統計分析入門; 2 Pythonでの学習メリット; 3 学習環境について; 4 目次; 統計分析入門. Pythonでデータ分析するメリットは以下の点となります。 データの収集→前処理→可視化→モデル化までに対応している; 大規模データ(csv1000行以上)のデータの前処理がしやすい; 初学者にも比較的書きやすい; エクセルだけで完結させようとすると、データの収集がかなりしんどいです。VBA 入門編・・・Python3の基礎文法についての説明です。2018/9/17 現在、初学者向けに加筆中です。 応用編・・・データ分析、Webアプリケーションといった業務向けのライブラリに関する説明です。 こんにちは、TAKです。今回は、「pythonでデータ分析をしたい！」という方向けにオススメの本を紹介していきたいと思います。 最近では、データサイエンティストやAIエンジニアに興味を持ち、pythonの学習を始めた方も多いのではないでしょうか？今回は、「これからpythonを使ったデータ分析 … python及びnumpy, pandas, seaborn といったライブラリを使ってデータを扱う練習をします。 データはkaggleのデータを使います。 今回は2016 New Coder Surveyのデータを使います。 データの内容は以下のようなものです。簡単にいうと、どんな人がコーディングの学習しているかのデータです。 また、前提としてipython notebook上で実行を行っています。 バージョンは pyenv: anaconda3-2.4.0 (Python 3.5.2 :: Anaconda 2.4.0) です。 この分野に精通している方は内容について温かい目で見て頂き何かお … Pythonを動かしてみよう 2020年11月8日 Pythonとは？ 2020年11月1日 初心者編 2020年10月26日 argparse コマンドライン引数をパースする（オプションパーサ） 2020年10月1日 棒グラフをレースアニメーションにする 2020年7月29日 matplotlib ヒストグラム 2020年6月2日 matplotlib 関数のグラフ はじ … Pandasの操作もデータ分析の基礎も理解していない僕がやるのは本来の活用の仕方から外れているのかもしれませんが、それでも「実際にデータ分析をするにはどのようなことを学ぶべきか」というイメージ作りができるのがとても良いな、という印象を持っています。 流れとしては「特定の列を見ていって欠損値のある行を特定し、その欠損値を別のデータから参照してきて置き換える」という流れになるのでしょうか。 AmazonでWes McKinney, 瀬戸山 雅人, 小林 儀匡, 滝口 開資のPythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理。アマゾンならポイント還元本が多数。Wes McKinney, 瀬戸山 雅人, 小林 儀匡, 滝口 開資作品ほか、お急ぎ便対象商品は当日お届けも可能。 「第１部：データ加工」編ということで、第１章〜第２章（ノック１〜２０）について、学んだことを言語化する目的でまとめを作ってみました。 データフレームはPandasの型の一つで、ざっくり「行名と列名も一緒に入ったエクセルの表のようなデータ」というようなイメージでしょうか。 3. AI・機械学習. 　例えば、最近とても流行っているデータアナリストの一種はグロースハッカー（Growth Hacker）で、仕事がデータの分析でグロースを駆使させることです。 ■Python・GAS + LINE bot, Crieitは誰でも投稿できるサービスです。 是非記事の投稿をお願いします。どんな軽い内容でも投稿できます。, また、「こんな記事が読みたいけど見つからない！」という方は是非記事投稿リクエストボードへ！, こじんまりと作業ログやメモ、進捗を書き残しておきたい方はボード機能をご利用ください。 他にも３次元データもあるようですね。また今後、必要に応じて理解していこうと思います。, 他にもこのまとめに入れられなかった要素（Matplotlibによる可視化など）もあるので、必要に応じて整理したいです。, この書籍、著者の方の意図としては、まえがきに「Pythonの入門書ではありません」と明記されているように、本来は初歩を学んだ人がデータ分析を学ぶための実践書のような位置付けとなっています。 By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. Pythonで時系列分析する手法をモモノキ＆ナノネと一緒に学習していきます。第6回は飛行機乗客数のデータを使ってトレンド、季節性、残差に分解します。 分析・解析. この授業はプログラミング言語のPythonを使ったデータ分析の方法を学習する授業です。 普段はExcelで分析作業をしていてエンジニアリングの経験がほぼ無くても、これからデータサイエンスをやってみたいという方を対象にPythonと実データを用いて分析する方法を学習することが出来ます。 vlookup関数が使いこなせないと、やや複雑な帳票を作成できません。, テキスト関数：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len。テキスト関数はデータの整理段階に使用されます。, ピボットテーブルの役割は、大量のデータをインタラクティブなレポートに転化することです。ピボットテーブルには、以下の重要な機能があります。, 小計、平均値、最大値、最小値、自動ソート、自動スクリーニング、自動グループ化、比率、前期比、同期比、カスタム数式, 入門の段階で、データベースを習熟しなくてもかまいません。常用するデータベースのタイプを知って、そしてデータのクエリ、再エンコーディング、追加および整理をマスターすることが優先です。また、データの並べ替え、データの交差、データの変換、データテーブルのマージなどもマスターしたほうがいいです。データのインポートとエクスポートならほかのツールを利用できます。データベースへの接続には、ODBCやその他のインターフェイスを使用できます。, Progateは、スライドによるレッスンで基礎を学び、オンラインエディタでプログラミングをして実行結果を見ることができます。SQLの学習は三つのコースに分かれて、学習完了後に実践的な演習問題があります。, select cola,colb,colc into newtable from oldtable wherecola=’x’ and colb is not null；, 「select」の後ろはフォードです。「into newtable」は新しいテーブルに入れることを指します。新しいテーブルがない場合、データを検索します。「where」の後ろは条件です。, select cola from oldtable group by colaもよく使われます。. （df.valuesで値を参照、df.indexやdf.columnsで行名と列名を取り出したりすることができます）, 書籍の中では特に解説はありませんが、Pandasには主にDataFrameとSeriesというデータ型があるようで、それぞれ, どちらもPython標準のリストとはまた異なるデータ型です。 例えば「売上データ」と「顧客データ」など別の情報（列名）を持ったデータを、ある情報（例えば顧客名）などをキーとしてくっつけることで列を増やすというイメージです。, 特にデータを横方向に結合するmergeは引数に指定できるオプションが初見では複雑に感じます。 この段階ではまだ機械学習を活用する前段階の、データの整理とデータの全体像を把握、そして機械学習に適したデータ形式に加工する「クレンジング」という作業のやり方を学びます。, 第１章ではデータの結合など基本的な前処理をしたのち、統計量や欠損値などを調べてデータ全体像を把握し、さらにデータを集計・可視化（折れ線グラフで図示）する、という一連の流れ。まずは導入として綺麗で揃っている扱いやすいデータを扱います。, 第２章では上記の「基本的な前処理」の部分を深掘りします。現場にありがちな汚いデータを扱って、「データの揺れ」や欠損のあるデータの加工のプロセスを学びます。 AI・機械学習. 【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門 データ分析が出来ればいろいろな分野に役立てられるかなと思って、Pythonを使ったデータ分析がゼロから学べるという 「ビジネスケースで学・・・ 　データはどのように見えますか？, 以上の問題を解決するには、統計ツールを使う必要があります。統計学をよく利用すれば、分析の深さと専門性を高められます。, https://bellcurve.jp/statistics/course/ 独学でデータ分析を Python で始めてみたいけれど、情報が散在しているせいで、どこから手をつけるべきかわかりにくいですよね。 私もそうでした。 ド文系かつ独学で勉強をしてきた私は、今となっては実務でシミュレーションなどまでできるようになったものの、最初は結構手こずりました。 alter table tablename add colname varchar; alter table tablename drop column colname; update table set col=tableb.col from tablebwhere table.id=tableb.id; データを抽出してから、解決すべき問題は： なんとか最後まで完走して、画像処理・言語処理まで体験してみたいというモチベーションで続けています。, 実践形式で手を動かすのにとても適した書籍なので、興味はあるけどまだ取り組むことが見えていない人でも、基礎練習として取り組むのにも有効に思うので、オススメの書籍です！, 北海道でアプリ制作に取り組んでるノンプログラマな農夫。仕事や日常生活で感じる小さな不便を解消すべく趣味と実益を兼ねて遊んでます （Excelの「ピボットテーブル機能」と同様のようで馴染みのある方は多いのでしょうか？）, 学習していると「データフレーム（df）」という単語が頻繁に出てきます。 「Python実践データ分析100本ノック」はデータ分析に関する100の例題が掲載されているPythonの問題集です。 掲載されているデータ分析練習問題の100本ノックを行うことで、実践的な力を身につけるというコンセプトの本です。 Pythonのデータ分析学習の入門編にあたるサイト内の記事をまとめて目次の形にしています。NumPy、Pandas、Matplotlibなどの使い方をを扱います。ここを踏み台にしてテータ分析の実践力をつけて行きたいですね。 環境構築から始めて、実際のデータ分析の演習まで包括的に学習するPythonデータ分析のコース 評価: 4.2（5段階中） 4.2 （1240件の評価） 5926人の受講生 この資料では、Pythonのデータ分析ライブラリーである「pandas」を使う練習を目的として、データ分析の初歩的な内容を解説しています。 2015/11/25 ver1.0 公開 2015/12/11 ver1.1 仮説検定の説明を分かりやすく修正 2016/11/15 ver2.0 改訂版公開、scikit-le… Pythonで学ぶ統計分析入門 . 練習を実際に行う前に、一度目を通してみてください。 ①pythonでなくとも解決できないか再検討する. 【データ分析の練習に】オープンデータを取得できるサイト8選はじめに現在筆者はPythonを使ったデータサイエンスを学んでいるのですが、手元にデータがなくて困ることが多々あります。そこでオープンデータというものが有用になります。Open De データ分析 の8割は、前 ... Python(Pandas)でデータ分析するときに使う基本操作(前処理) まとめ 12658 views. Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー. 巻末にある「Appendix①」に目を通しておくと理解が深まります。, 結合のやり方には「縦方向の結合（ユニオン）」と「横方向の結合（ジョイン）」があります。, 縦方向の結合（ユニオン） concat： 【初心者向け】LightGBM (回帰分析編)【Python】【機械学習】 スポンサーリンク. 2.仕事の際、他人にデータを提供してばかりいることをどう避けますか？ 目的に応じて、3の集計や4の可視化を行って必要なデータを作っていきます（カッコの中はそれぞれの工程で本書に出てきたPandasの関数です）, 本来は基礎的な操作を抑えてからこの書籍をやるべきなのですが、自分はいきなり書籍に取り組んでしまったので、ある程度進めるうちに付いていけなくなり整理することにしました。 環境構築から始めて、実際のデータ分析の演習まで包括的に学習するPythonデータ分析のコース 評価: 4.2（5段階中） 4.2 （1240件の評価） 5926人の受講生 4 [前処理-抽出]PandasのDataFrameからデータを抽出する3つの方法 5667 views. 実際の現場ではデータが最初からまとまって整理されている訳ではなく、手入力や複数人での入力により表記違いや入力ミスがあるのが一般的です。それらを含んだ綺麗でないデータを「どう扱って機械学習に適したデータに加工していくのか」という、泥臭い作業ながらも重要な作業です。, 基本的にはデータ解析用のライブラリPandasを活用し、グラフ描画にMatplotlibというライブラリを使用。 　このサイトで統計学の知識（初級編、基礎編、中級編）とオンラインでの練習があります。, ここでSPSS、R、Pythonなどのツールはさておき、まずBIツールを勉強しましょう。BIツールによって、整理されたデータを短時間で分析し、Excelよりよっぽどいい効果を呈します。ほどんどの初心者にとって使いやすいと思います。, また、BIツールでデータの変換と加工もできます。でも、BIツールをあまり上手に使えない場合、やはりSQLで処理したほうがいいです。, どう適当なチャートを選択します？傾向、分布、周期、場所などを考慮しなければいけません。, 一番重要なのは、レイアウトの設計、つまりテーマ、指標間の関係および可視化の目的を明らかにすることです。, Excelで通常のチャートを作成します。 ダイナミックチャート、フィルタリング表示などの複雑なものなら、VBAで実現できます。, Echarts、HighCharts、D3.jsなどのオープンソースのチャートプラグイン。これはソフトウェア製品とツールを開発する時によく使われる方法です。, データ可視化ツール。例えば、FineReportの独自開発のHTM5グラフはほとんどの可視化ニーズを満たすといえます。特に、gis地図マップですごくオシャレな視覚効果を出せます。必要があれば、サードパーティーのEchartsを統合することもできます。, データ分析や可視化ツールについて、【2019年】データ分析・可視化に本気でおすすめのツール30選（ノーコード型ツール含め）をご参照てください。, 象限法、多次元法、仮説法、インデックス法、28法、対比法、ファンネルなどのデータ手法に基づいて、特定の業務シーンには共通なビジネスフレームワークがあります。よく使われるフレームワークはRFMモデル、ファンネル分析、顧客ライフサイクル、バスケット分析です。, データ分析能力の向上と就職活動の成功のために必ずPython/R言語を習得すべきです。, データ解析用のプログラミング言語はPythonとRです。 R言語は、統計分析や描画などに向いています。 Pythonは人気、実用性、使いやすさの点で最高の言語と思いますから、まずPythonの学習をおすすめします。, Pythonに多くのブランチがありますが、ここのテーマはデータ分析なので「Head First Python ―頭とからだで覚えるPythonの基本」をおすすめします。, 学習サイトならCode Academyをおすすめします。それはPythonに関する基本知識と練習を含めており、とりあえずすべての練習を完成しましょう。https://www.codecademy.com/catalog/language/python, 次に、Numpy、Pandas、Matplotlibの三つのライブラリを身につけます。, Numpyは、Pythonによる科学計算の基本パッケージです。Numpyをよく理解すれば、Pandasなどの他のツールを効果的に利用するのに役立ちます。 N次元配列、インデックス、配列スライス、整数インデックス、配列変換、一般関数、配列によるデータの処理と一般的な統計手法などが含まれます。, Numpy Basics TutorialでNumpyの関数とその使い方調べられます。https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.0/user/basics.indexing.html, Pandasには高度なデータ構造と操作ツールが用意されているため、Pythonのデータ分析をより迅速かつ容易に行うことができます。series、data frams、axisからのデータの削除、損失データの処理などが含まれます。, Index PandasでPandasを勉強できます。https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.22/generated/pandas.Index.html, Matplotlibは強力なPython可視化ライブラリです。 数行のコードで散布図、折れ線グラフ、ヒストグラム、ボックスプロットなどを描画できます。, 前八週の学習内容から見ると、この計画はビジネス場面のデータ分析を重んじることがわかります。データアナリストとして、短期間で会社や部門のビジネスを理解し、業務の知識をしっかり身に付ける必要に迫られることがよくあります。入門の段階においてまずロジックとデータ分析の能力の向上に力を入れて、それから、通常の業務をこなし、業務知識も習得します。, あとは指標システムの設計です。 ほとんどのデータ分析職に「部署のデータの指標システムの確立と最適化する」という仕事内容があります。 優れたデータの指標システムは、データニーズを迅速に解決できるだけでなく、データの価値を掘り出して、現時点で最も対処すべき問題を反映します。 したがって、今週はビジネス指標を整理する考え方を習得しなければなりません。, データアナリストとして、会社に貢献するには、まず自分の価値と未来の進路を明確にしましょう。 AI（人工知能）やビッグデータを使ってみたくてPythonを勉強する人は多いですよね。そんなときに出てくるのが、Pythonを使ったデータ分析。とはいえ、Pythonのデータ分析は難しいイメージを持つ人が多いです。そこで今回は、Pythonでデータ分析をする方法や役立つツールについてお伝 … こんにちは、TAKです。今回は、「pythonでデータ分析をしたい！」という方向けにオススメの本を紹介していきたいと思います。 最近では、データサイエンティストやAIエンジニアに興味を持ち、pythonの学習を始めた方も多いのではないでしょうか？今回は、「これからpythonを使ったデータ分析 … Python実戦データ分析100本ノックを、データサイエンス初心者の私と一緒にやっていきませんか？今回は第3回、ノック11〜ノック15までをやっていきたいと思います。Python実戦データ分析100本ノックは、pandas の使い方やデータ 同じ情報（列名）を持ったデータを下にくっつけて行を増やしていくイメージ, 横方向の結合（ジョイン） merge： 結合したい表を２つ左右に並べたイメージで、「左側の表」と「右側の表」をonに指定した列名でくっつける。そしてその時にどちらの表をベースにするかという結合方法をhowで指定する…というイメージで捉えると、僕はひとまず理解が進みました（慣れるためのざっくりしたイメージ付けなので、正確でないのはご了承ください）。, ノック１５の「欠損値をチェックして補完する」ところのアルゴリズムが急に複雑になりました。
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