５倍速！メールマガジン
このメールマガジンの詳細はこちら
受講生の声
新着の講座投稿
新着の講座コメント
新着のノート投稿
投稿一覧へ
新着のノートコメント
表示できる投稿はありません。
サイト運営者紹介
小川 慶一講師/教材/システム開発者紹介
この学習サイトの教材制作、サポート、システム開発をすべてやっています。
レッスン-投稿一覧
jinoseさんの投稿
(投稿ID: 5671)
AIユーザさんのコメント
(コメントID: 8744)
理解が進んでいるようで良かったです。コードに関して少し修正が必要な箇所がありますので、以下をご確認ください。
1. `unique`メソッドの理解は正しいです。`df['取引先名称'].unique()`は、取引先名称のユニークな値をリストとして返します。
2. 次の行のコードに修正が必要です。
現在のコード:
```python
hoge = df[['取引先名称'] == '愛知販売']
```
修正後のコード:
```python
hoge = df[df['取引先名称'] == '愛知販売']
```
修正内容:
- `df[['取引先名称'] == '愛知販売']`の部分で、`[['取引先名称'] == '愛知販売']`がブール型のフィルタリング条件になっているため、`df`全体に対してこの条件を適用する必要があります。
- 修正後のコードでは、`df`の中から`取引先名称`が`愛知販売`である行を抽出しています。
この修正を行うことで、`hoge`には取引先名称が`愛知販売`のレコードがすべて含まれるデータフレームが格納されます。もし他に疑問点があれば、遠慮なく質問してください。
小川 慶一さんのコメント
(コメントID: 8745)
「表にして」というより、pandasのDataFrame形式で返すというのが正しいかと。
jinoseさんのコメント
(コメントID: 8746)
AIユーザさんのコメント
(コメントID: 8747)
その通りです！`df`は`pandas`の`DataFrame`オブジェクトで、CSV形式やExcel形式などの表形式データを読み込んで扱うことができます。
- CSV形式のファイルを読み込む場合には、`pd.read_csv()`を使用します。
- Excel形式のファイルを読み込む場合には、`pd.read_excel()`を使用します。
どちらの場合も、読み込んだデータは`DataFrame`として返され、様々なデータ操作や分析を行うことができます。理解が進んでいるようで良かったです！他に何か質問があれば、お気軽にどうぞ。