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2019年10月28日

【4日目】Udemy講座で学ぶ!実践 Python データサイエンス





進捗 30%
失速。疲れか、やたらと週末寝てしまった。

■セクション4:Pandas入門

統計量の一括計算、describe。
ん、これはやった気がする。pysparkのところで多用した気がする。
Pandas, pyspark共にDataFrameがある。位置づけ的には同じ感じだ。
微妙にmethodやできることは違うようだ。
今度調べてみたい。
欠損値の取り扱いに関して。削除したり、指定した値で埋めたりすることができる。この辺りは、実際のデータ解析でもプレ処理のデータクレンジングの際に使いそうだ。地味に面白い。

■次は

 セクション4:Pandas入門のつづきを学ぶ。

このコースへのリンク
【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス







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エンジニアとして働いている40代の会社員です。 仕事でメインに使用している言語はC/C++です。 プライベートでは、大学生の息子と中学生の娘がいて、 週末、料理をし、毎年、梅シロップを付けています。
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