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Excel/R/Pandasを忘れないための練習帳

ExcelPeriodicTraining

Excel/R/Pandas（どんなツールでも）を忘れないための練習帳。実務の95%はカバーするのでは？

重複のないデータ

data/NPL_batters.csvを使うこと（文字コードはUTF-8、選手名は姓名の間に空白がある）

Q1.1 打率の列を作る(打率＝安打/打数)

Q1.2 空白のない名前の列を作る（選手名の空白を削除する）

Q1.3 行番号の列を作る

Q1.4 本塁打ゼロの論理列を作る（本塁打を打っていれば1、なければ0）

並べ替え

Q1.5 打率の高い順、低い順に並べ直す

Q1.6 本塁打の多い順、ただし同じ場合は打率の高い順に並べ直す

フィルター

Q2.1 中日の選手だけにする。その人数を表示する

Q2.2 阪神か広島の選手だけを表示（or条件）

Q2.3 打率が0.25以上の選手だけ

Q2.4 打率が0.2以上、0.25以下の選手だけ（and条件）

Q2.5 打率が0.1以下で本塁打が5本以下の選手だけ

Q2.6 右打ちで0.3以上の選手

集計

Q3.1 球団別に、打数と安打の合計をそれぞれ求める

Q3.2 チーム打率を計算し、高い順に並べ直す

Q3.3 球団別に最高打率選手だけを抜き出す

Q3.4 球団別に打率上位５人だけを抜き出す

Q3.5 全員に球団内打率順位の列を作る

テーブル

Q4.1 縦に球団、横に安打、２塁打、３塁打、本塁打の合計となる表を作る

重複のあるデータ

data/BoxOffice2016.csvを使うこと （１年間53週の順位、興行収入、映画館数などのデータ。WeekOfYearは第何週目か、ReleaseWeekは封切り何週目かを表す）

Q5.1 重複のない映画のリストを表示する

Q5.2 各映画の最終上映週を表示する

Q5.3 各映画の上映期間（ReleaseWeekを使わず、最初の週と最後の週の差+1を計算すること）

分かれたデータ

NPL_batters.csvと一緒にdata/moneyball2017.csvも使うこと（文字コードはshift-jis） 最終的に得たい情報は、安打1本の値段が安い選手。

Q6.1 ２本のファイルを名前で結合する（内部結合）

Q6.2 ２本のファイルをチームと名前で結合する（同姓同名対策）

Q6.3 NPL_battersにはあり、moneyballにはない選手のリスト

Q6.4 安打１本の値段の列を作り、並べ替える

この練習に使ったような綺麗なデータファイルが常に手に入るとは限らない。次の課題はデータ洗浄

Q7 NPL_batters.csvとmoneyball2017.csvで、表記の揺れ（変換ミスなど）で一致しない名前を探す