Polarsとpandasで学ぶ　データ処理アイデアレシピ55

準備1日目　pandas の概要

準備2日目　Polars の概要

特訓1日目　データの確認
Recipe01　データの表示
Recipe02　データの列名を確認
Recipe03　データの大きさの確認
Recipe04　各列のデータ型を確認
Recipe05　データの概要を確認
Recipe06　列ごとのユニークな要素数の確認
Recipe07　列ごとのユニークな要素を確認
Recipe08　ユニークな要素ごとに重複数のカウント
Recipe09　特定の列に対する統計量の確認

特訓2日目　データの操作
Recipe10　ファイルの読み込み
Recipe11　データフレームの特定ファイル形式への書き出し
Recipe12　データフレームのソート
Recipe13　データフレームの複製
Recipe14　データフレームの作成

特訓3日目　データの抽出
Recipe15　データフレームから複数列を抽出
Recipe16　データフレームから特定データ型の列抽出
Recipe17　データフレームの特定列の除外
Recipe18　データフレームの特定行の抽出
Recipe19　特定条件にマッチする行の抽出
Recipe20　複数条件にマッチする行の抽出①
Recipe21　複数条件にマッチする行の抽出②
Recipe22　特定列が欠損値でない行の抽出
Recipe23　欠損値を含む行の削除
Recipe24　値リストのどれかに合致する要素を持つ行の抽出
Recipe25　特定の文字列を含む行の抽出
Recipe26　指定された数だけランダムにデータをサンプリング

特訓4日目　データの加工
Recipe27　既存列へのデータ処理
Recipe28　特定列をデータ処理し、データ型を変更
Recipe29　既存列を用いて新規列を作成する
Recipe30　条件に応じた値の代入
Recipe31　列へのユーザー定義関数の適用
Recipe32　データフレームの列名を一括変更
Recipe33　データフレームの特定の列名を変更
Recipe34　欠損値の補完
Recipe35　NumPy 配列への変換
Recipe36　データのビニング
Recipe37　重複行の削除
Recipe38　データフレームの連結
Recipe39　データフレームの結合

特訓5日目　データの集計
Recipe40　列の集計結果を計算
Recipe41　列の集計結果を新規列として追加
Recipe42　累積和を計算
Recipe43　複数列の集計結果を計算

特訓6日目　時系列データの処理
Recipe44　日時データから年と月を取得する
Recipe45　時間軸に沿って値をシフトし、過去値の列を作る
Recipe46　行の差分を新規の列として追加する
Recipe47　時間に基づいた集約を行い、新規列を作成する
Recipe48　特定の期間ごとのデータの集計

特訓7日目　遅延評価
Recipe49　遅延評価の基礎（Python 編）
Recipe50　Polars の遅延評価機能lazy API
Recipe51　クエリ最適化とStreaming API

特訓8日目　実践パイプライン
Recipe52　EDA
Recipe53　前処理と特徴量エンジニアリング
Recipe54　機械学習モデルの学習
Recipe55　機械学習モデルの評価・推論