pandas.DataFrame, pandas.Seriesに窓関数（Window Function）を適用するにはrolling()を使う。 pandas.DataFrame.rolling — pandas 0.23.3 documentation pandas.Series.rolling — pandas 0.23.3 documentation 窓関数はフィルタをデザインする際などに使われるが、単純に移動平均線を算出（前後のデータの平均を算出）したりするのにも使える。 窓関数 - Wikipedia ここでは以下の内容について説明する。 rolling()の基本的な使い方 Windowの幅を指定: 引数window Windowの中心に結果の値を格納する: 引数center 最小データ個数を指定: 引数min_periods 窓関数の種類を指定: 引数win_type 列方向に

文字列を要素とするリスト（配列）から、特定の条件を満たす文字列の要素のみを抽出したり、置換や変換などの処理をしたりして新たなリストを生成するには、リスト内包表記を使う。

pandas.DataFrame, pandas.Seriesのgroupby()メソッドでデータをグルーピング（グループ分け）できる。グループごとにデータを集約して、それぞれの平均、最小値、最大値、合計などの統計量を算出したり、任意の関数で処理したりすることが可能。 ここでは以下の内容について説明する。 irisデータセット groupby()でグルーピング 平均、最小値、最大値、合計などを算出 任意の処理を適用して集約: agg() 主要な統計量を一括算出: describe() グラフをプロット なお、マルチインデックスを設定することでも同様の処理ができる。以下の記事を参照。 関連記事: pandasのMultiindexで階層ごとの統計量・サンプル数を算出 また、pandas.pivot_table(), pandas.crosstab()という関数を用いてカテゴリごとの統計量やサ