+`パッケージは、データの操作と分析に使用され、ラベル付きデータまたはリレーショナルデータを直感的に操作できるように設計されています。+`パッケージはスプレッドシート機能を提供しますが、Pythonを使用しているため、従来のグラフィカルなスプレッドシートプログラムよりもはるかに高速で効率的です。pivot_table()+`関数、そして最後にデータを視覚化する方法を設定します。3のデータ構造の紹介]。+`のデータを操作する方法について説明します。2GBのメモリ*が必要になります。*を使用してデータを操作します。[インストールとセットアップのチュートリアルに従ってください。3用Jupyterノートブック]。[社会保障Webサイト]から8MBで入手できる、赤ちゃんの名前に関する米国の社会保障データを使用します。/bin/activateそれでは、プロジェクト用の新しいディレクトリを作成しましょう。「++」と呼んで、ディレクトリに移動できます。+`コマンドを使用して社会保障Webサイトからzipファイルをプルできます。https://www.ssa.gov/oact/babynames/names.zipファイルをダウンロードしたら、使用するすべてのパッケージがインストールされていることを確認しましょう。+`でインストールします。+`パッケージもまだインストールされていない場合はインストールされます。Notebookを起動できます。+`ファイルが表示されます。3ノートブックを作成]これにより、ノートブックが開きます。使用するパッケージをhttps://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-import-modules-in-python-3[importing]から始めましょう。ノートブックの上部に、次のように書く必要があります。+`を入力して、このコードを実行し、新しいコードブロックに移動できます。Notebookにグラフをインラインに保つように指示しましょう。+`を入力して続行します。[DataFrames]。+`関数を呼び出します。ENTER`を入力して続行できます。`ファイルが作成されます。これらのファイルは、1881年から2015年までのファイル上のデータの年に対応します。これらの各ファイルは、同様の命名規則に従います。これらのファイルの形式を確認するには、Pythonを使用してファイルを開き、上位5行を表示します。ENTER`で続行します。+」)、そして番号その年にその名前で生まれた赤ちゃんのうち(2015年に生まれたEmmaという名前の20,355人の赤ちゃんがいました)。pandas」にロードできます。pd.read_csv()`関数を使用して、テキストファイルの名前と決定した列名を渡します。これは、2015年生年ファイルのデータを使用しているためです。+」と入力してコードを実行し、続行します。これが確実に機能するように、表の上部を表示しましょう。+`に進むと、次のような出力が表示されます。output]テーブルには、各名前で生まれた赤ちゃんの名前、性別、および数の情報が列ごとに整理されています。+`ディレクトリ内のすべての個別のテキストファイルを操作できます。type]に割り当てることにより、リストを初期化する必要があります。loop]を使用して繰り返します1880年から2015年の範囲の年ごとのすべてのファイル。[を使用して、各テキストファイルの値をリストに追加しますこれらの各ファイルの異なる名前を処理する文字列フォーマッタ]。year`変数に渡します。+`の列を指定します。2015+1):さらに、年ごとに列を作成して、それらを順番に保ちます。+`のインデックスを使用してそれらを指すことにより、各反復後に実行できます。`オブジェクトに追加します。+」を使用してこの情報を保存します。+`でループを実行し、結果のテーブルの末尾(一番下の行)を呼び出すことで出力を検査できます。+`で追加の作業を行う準備が整いました。.groupby()`関数を使用して列ごとにデータをグループ化できます。groupby()+」を使用してデータを異なるバケットに分割できます。データセットを性別と年別にグループ化します。次のように設定できます。ENTER`で続行できます。+`変数を呼び出すと、次の出力が得られます。+`オブジェクトであることを示しています。このオブジェクトには、データをグループ化する方法についての指示がありますが、値を表示する方法については指示しません。値を表示するには、指示を与える必要があります。.sum()+`を計算できます。+`を続行すると、出力は次のようになります。1172...このデータは適切に見えますが、より読みやすくなる可能性があります。+」と入力して続行すると、出力は次のようになります。[group_name.size().unstack()output]このデータが示すことは、各年に女性と男性の名前がいくつあったかということです。1889年には、1,479人の女性の名前と1,111人の男性の名前がありました。2015年には、18,993人の女性の名前と13,959人の男性の名前がありました。これは、時間の経過とともに名前の多様性が大きくなることを示しています。.sum()`関数を使用できます。それをより小さなデータセットに適用してみましょう。+」と入力してコードを実行し、続行します。[names2015.groupby([‘Sex’]).sum()output]これは、2015年に生まれた男性と女性の赤ちゃんの総数を示しています。その年に5回以上名前が使用された赤ちゃんのみがデータセットにカウントされます。.groupby()+`関数を使用すると、データを意味のあるグループに分割できます。ピボットテーブルピボットテーブルは、データの要約に役立ちます。1つのテーブルに保存されたデータを自動的にソート、カウント、合計、または平均化できます。次に、それらのアクションの結果を、その要約データの新しいテーブルに表示できます。pivot_table()+`関数を使用してピボットテーブルを作成します。ピボットテーブルを作成するには、まず、操作するDataFrameを呼び出し、次に表示するデータ、およびそれらのグループ化方法を呼び出します。+`データを使用して、一方の次元で名前、他方の年でグループ化された赤ちゃんのデータを表示します。ENTER」と入力してコードを実行し、続行すると、次の出力が表示されます。‘Year’)output]これは多くの空の値を示しているため、NameとYearを1つのケースでは行として、もう1つのケースでは列としてではなく、列として保持することができます。これを行うには、データを角かっこでグループ化します。+」と入力すると、このテーブルには各名前の記録されている年のデータのみが表示されます。5.0さらに、次のように、データをグループ化して、名前と性別を一方の次元とし、年を他方に持つことができます。+`に進むと、次の表が表示されます。‘年’)出力]ピボットテーブルを使用すると、既存のテーブルから新しいテーブルを作成できるため、そのデータをどのようにグループ化するかを決定できます。+`を使用することで、ノートブック内のデータを視覚化できます。長年にわたる特定の名前の人気に関するデータを視覚化します。そのためには、インデックスを設定および並べ替えて、特定の名前の人気の変化を確認できるデータを再加工する必要があります。+`パッケージを使用すると、任意の次元数でデータを保存および操作できる階層またはマルチレベルのインデックス作成を実行できます。性別、名前、年の情報を使用してデータのインデックスを作成します。インデックスも並べ替えます。+」と入力して実行し、次の行に進みます。ここで、ノートブックに新しいインデックス付きDataFrameが表示されます。+`で続行すると、出力は次のようになります。output]次に、名前の人気度を経時的にプロットする関数を作成します。+`という変数を設定します。