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Python データ前処理 str関数で文字列の揺らぎ修正
データ入力をいろんな人がやっていると、同じものでも人によって入力の仕方がバラバラだったりします。
例としてこんなデータを準備してみました。
商品A〜Dまであるのですが、アルファベットが大文字、小文字混ざっていたり、半角、全角のスペースが入っていたりします。
こんな時は以下２つのデータ前処理が必要になります。
（１）アルファベットの大文字を小文字に変換
（２）半スペ、全スペを取り除く
これを
Python データを横方向に結合させてみる
今日はデータの横の結合について勉強してみました。
サンプルデータの準備サンプルデータとして、こんなデータを作ってみました〜
たったの１０行です。
transaction_detail
何が何個購入されたか、というデータ。１製品ごとにtransacition_idというユニークIDを持ってる。
payment_date
transaction_idごとに誰がいつ買ったのか、というデータ。顧
Pythonを使ったデータ分析 入門編（6）
基本のきほん、おさらいシリーズは続きます。
データのレコード数を確認する print(len( ))今日は２つに別れているデータをくっつけて（ユニオンとか言いますよね）１つにする、ということをしたかったので、無意味な作業ではありますが、サンプルデータとして使っていた「california_housing_test.csv」のデータをエクセル使って２つに分けました。
３０００行あったデータを適当に
Pythonを使ったデータ分析 入門編（５）
今日もまたまた続きます。基本のおさらい。
新しい集計フィールドを追加 .assigncalifornia_housing_test.assign(a = california_housing_test["population"]*2)
データベース名.assign(新規フィールド名 = 計算式）
『population』×２の集計値に『a』というフィールド名をつけてカラムを追加します。
この
Pythonを使ったデータ分析 入門編（4）
続き続きー！
グループ化して集計 .groupbycalifornia_housing_test.groupby(["housing_median_age"])[["latitude","population"]].mean()
一つのフィールドを基準として、他のフィールドの数値を集計してくれます。
この場合、「housing_mediun_age」ごとに、「latitude」「pupulat