Pandas は単に人気のあるソフトウェアライブラリだけではありません。 これは、Python データ分析環境の基礎でもあります。 その単純さとパワーで知られており、データの準備と分析の複雑さをより扱いやすい形態に変換する上で不可欠な多様なデータ構造と関数が備わっています。 これは、主要なデータ管理および分析ソリューションである InterSystems IRIS プラットフォームのフレームワーク内で、主要評価指標(KPI)やレポート作成用の ObjectScript などの特殊な環境に特に関連しています。

データの処理と分析の分野において、Pandas はいくつかの理由により際立っています。 この記事では、それらの側面を詳細に探ります。

  • データ分析における Pandas の主なメリット:

ここでは、Pandas を使用する様々なメリットについて深く掘り下げます。 直感的な構文、大規模なデータセットの効率的な処理、および異なるデータ形式のシームレスな操作などが含まれます。 Pandas を既存のデータ分析ワークフローに統合する容易さも、生産性と効率を強化する大きな要因です。

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの11回目です。ついに今回が最終回になります。
最終回のトピックは「ピボット・テーブルおよびダッシュボードのエクスポートとパッケージ化」です。これまでに作成したピボットテーブルやダッシュボードをエクスポートして他の環境などに移送するためのテクニックを学びます。
では、早速はじめていきましょう。

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皆さん、こんにちは!

これから InterSystems 製品で開発を始める/未使用の機能を確認したい/運用保守を担当する など、担当される役割や学習目的に合わせた最適なラーニングパス(学習経路)を確認できるページを公開しました!

💡InterSystems ラーニングパス💡

学習経路に沿った学習内容(数分の解説ビデオ、対象となる日本語ドキュメント、コミュニティ記事、セルフラーニングビデオ、体験環境付き演習(英語のみ)、オンラインラーニング(英語のみ)、講師付きトレーニングコース)を確認しながらご自身のペースで学習を進めていただくことができます。

以下、ページの使い方を簡単にご紹介します。下図のように、役割毎に各種パスが用意されています。

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