Summary  
Selecting specific columns from a DataFrame using bracket notation—single brackets to retrieve one column as a series and double brackets to retrieve multiple columns as a new DataFrame.

General domain of usage  
Data analysis

Learn how to output specific columns from a pandas DataFrame using column titles. This video demonstrates selecting a single column with `data['Director']` and multiple columns with `data[['Title', 'Stars']]`. You will see real code examples, tips for viewing subsets of your data, and best practices. Understand how to efficiently display just the information you need for your analysis.

データセット全体を出力する関数にはすでに慣れているが、特定の列だけを出力したい場合を考えてみよう。まず、このセクションで使用するデータセットについて確認する。ちなみに、データセット全体を出力するのは不便なため、データアナリストは通常、一部のみを出力して確認する。本コースでは、通常最初の5行を出力する。

本コース内の下記のようなテーブルには、多数の列が含まれている場合がある。そのため、すべての列を確認するには水平方向にスクロールする必要がある。

注意

この表は、特定の列を出力する方法を理解するのに役立ちます。

「Category」と「IMDb-Rating」列を出力したい場合、正しい方法を選択してください。

このコースは、将来のデータアナリストのために多くの有用な関数を含んでいます。さまざまなデータ抽出方法を学び、条件を設定することもできます。その後、データのグループ化手法に精通することができます。また、データの前処理方法も学びます。各セクションには独自のデータセットが用意されているため、コースは魅力的なものとなっています。

このセクションでは、タイトルやインデックスによって特定の列を出力する方法を学びます。また、インデックスによって行を選択する方法についても理解を深めます。

ここでは、特定の条件を持つデータを抽出する方法を学びます。また、それらを組み合わせたり、自分自身で条件を作成したりする方法も学びます。

このセクションでは、さまざまなデータ条件の設定に関する知識を深めます。データが定義された値のリストに含まれているか、または2つの値の間にあるかを確認する方法を学びます。また、最大値と最小値を見つける方法についても学びます。

このセクションはコースの中でも特に興味深い内容の一つです。ここでは、データをさまざまな方法でグループ化する方法を学びます。特定のデータグループに関する情報を見つけるために、データアナリストとして役立つスキルを身につけることができます。

このセクションはデータアナリストにとって最も重要なものの一つです。なぜなら、データに不適切な形式の欠損値が含まれている場合、作業が不可能になるためです。したがって、ここではそのような不適切な値への対処方法を学びます。

タイトルによる列の出力