Pythonプログラミングのトレーニングコース

モジュール1: Pandas機能によるデータフレームでの作業

• Pandasの入門
  • 基本データ構造: SeriesとDataFrame
• DataFrameでの操作
  • データの読み込みと保存 (CSV、Excelなど)
  • 基本的な操作 (選択、フィルタリング、インデックス付け)
• データの修正
  • 列と行の追加、削除
  • DataFrame内の値の修正
• データの集約とグルーピング
  • GroupBy
  • 集約、合計、平均など
• DataFrameの結合と統合
  • merge、join、concat
• 欠損データの処理
  • 欠損データの識別
  • 欠損データの補完方法

モジュール2: プログラム実行時間の最適化

• 最適化の入門
  • プログラミングにおける最適化の重要性
• コードの最適化
  • 効率的なデータ構造
  • 繰り返し計算の回避
  • ループの最適化
• Pandasの最適化
  • 操作のベクトル化
  • applyとlambdaの回避
  • 大規模データセットでの作業
• 関数の作成によるコードの簡素化
  • 関数の作成と使用
  • コードのリファクタリング

モジュール3: NumPyライブラリでの作業

• NumPyの入門
  • ライブラリのインポート
  • 基本データ構造: ndarray
• 配列での操作
  • 配列の作成と修正
  • 配列のインデックス付けとスライシング
• 数学的・統計的関数
  • 基本的な数学的演算
  • 統計的・集約的関数
• 線形代数
  • 行列の乗算
  • 行列式、逆行列
• 多次元データでの作業
  • 2次元、3次元および高次元配列
  • 配列形状の変換
• 他のライブラリとの統合

モジュール4: Pythonを使用したExcelでのグラフ作成

• openpyxlとxlsxwriterの入門
• Excelでのグラフ作成
  • 単純なグラフの作成 (折れ線グラフ、棒グラフなど)
  • グラフのフォーマット設定
• 画像 (PNG) としてのグラフ生成
  • matplotlibによるグラフ生成
  • グラフをPNGファイルとして保存
• Excelでの高度なグラフ
• レポートの自動化
  • グラフ付き自動化レポートの作成
  • Pandasとopenpyxl/xlsxwriterの結合