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商品の説明

内容紹介

NumPy、SciPy、pandas、matplotlibをはじめ、高機能で使いやすい数学・科学計算用ライブラリが充実しているPythonは、データサイエンス分野での利用が急速に広がっています。
従来高価な商用ツールでしか提供されていなかった機能がオープンソースツールで行えるとあって、
プログラマだけでなく、大量のデータを処理する金融アナリストやデータ解析を行う研究者たちの間でもPython人気は高まる一方です。
本書はPythonの代表的なデータ解析用ツール、pandasのメイン開発者による、Pythonでデータサイエンスを始めるための情報をまとめた、優れたガイドブックです。
豊富な事例とサンプルコードを示した実践的、実際的な一冊です。

内容（「BOOK」データベースより）

Pythonの代表的なデータ解析用ツール、pandasのメイン開発者による、Pythonでデータサイエンスを始めるための情報をまとめた、優れたガイドブック。豊富な事例とサンプルコードを示した実践的、実際的な一冊。

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登録情報

大型本: 474ページ
出版社: オライリージャパン (2013/12/26)
言語: 日本語
ISBN-10: 4873116554
ISBN-13: 978-4873116556
発売日： 2013/12/26
商品パッケージの寸法: 5 x 19 x 24 cm
おすすめ度： 14件のカスタマーレビュー
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カスタマーレビュー

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星2つ		1
星1つ		0

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トップカスタマーレビュー

2016年現在、内容が少し古くなり読了には時間が必要

投稿者カスタマー2016年6月8日

形式: 大型本Amazonで購入

この本は、Python2が前提で、pandasも本が書かれてからこれまでの間に仕様が変更されているところがあり、
本の内容そのままではエラーになる箇所が多々ある。

変更箇所の影響をふまえて読み進める必要があるので、けっこうな手間がかかる。

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Python3.4,pandas0.20.3で試して見ました

投稿者chibiru2017年8月29日

形式: 大型本

本の中のコードをPython3.4,pandas0.20.3で試して見ました。他の方も評価しているように、仕様の変更があったところもありますが、概ね順調に試すことができました。ときどき書いてある通りに動作しないところは、立ち止まって考えるため、内容を理解する上では返って役に立ちました。ただし、１１章の終わりの１０頁ほどは統計関数が大幅に変更になったことと、私が株式投資に詳しくないので諦めました。私は、Pythonはあまり詳しくないので、この本を読み始めて、どの部分がPythonの仕様、Numpyの仕様、matplotlibの仕様、pandasの仕様なのかわからくなり、「入門Python３」を’途中で買って読みました。muimuiさんの評価が良くあっていると思います。

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内容が古いので要改定

投稿者肉じゃが2017年2月4日

形式: 大型本Amazonで購入

URL先などの内容が古いので写経してもエラーになることが多い。
またWINDOWSだとこれまたエラーが多発します。MACでやるのがいいのかな。
内容は悪くないんですが、書いてるプログラムをもう少しタイムリーなものにしてほしいです。
写経者はERRORまみれとなって挫折100％だと思います。
全体の内容が良いだけに残念です。新改訂版など出れば買いだと思いますが古いのだと
買わない方が良いです。

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うーん　後半が。。

投稿者ミー者2016年10月7日

形式: 大型本Amazonで購入

みんなすごい良いというので買って読んだのですが、わたしには読みにくかったです。

具体的なコードを共有してくれているので、すぐにできるという意味ではとてもいいのですが、、、

だらだらと事例がならべられている感じがします。　「読む」というより「実務で参照しながら使う」本だと思いました。

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Python, Pandas等を使うなら必読書

投稿者elenge2015年1月25日

形式: 大型本Amazonで購入

Pandasやmatplotlibを研究で使いたかったので購入しましたが、知りたいことはひと通り載っているので手元に置いておくとかなり助かる．
この辺りのことに関して詳しく書かれた日本語書籍はこの本だけなので、英語よりも日本語の方がスラスラ読めると言う人にはオススメです．

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「R言語が取っつきにくい」というWebプログラマにもおすすめ

投稿者るかにベスト1000レビュアーVINEメンバー2014年1月6日

形式: 大型本

Pythonは、日本ではマイナーな印象のあるスクリプト言語ですが
保守性の高さや実行速度などのメリットから、海外では広く用いられています。
とりわけ、豊富なライブラリが提供されていることもあり、科学計算などのデータ分析の用途では定番です。

　・NumPy/SciPy(数値演算ライブラリ)
　・pandas(R言語に似た、データ分析環境)
　・matplotlib(グラフ/可視化ライブラリ)

本書は、上記に挙げたpandasの開発者が、
Pythonと上記ライブラリを用いたデータ分析の基本を説明したものです。
データの操作・処理・クリーニングなどといった基本から、
データの集約や時系列データの取り扱いといった実務上の重要項目まで抑えてあります。
オライリーの和書としては「RとRubyによるデータ解析入門」という類書がありますが、
取り上げている題材(金融・経済データ)など、本書の方が実践的な内容を取り上げているように感じました。
ページ数は多めですが、(Pythonを既に習得していれば)実務上必要十分な情報が収まっています。
「データ分析をしろと言われたけどR言語が取っつきにくくて、、、」というWebプログラマにもおすすめです。

データ分析に必要な統計学など基礎知識については本書の範囲外なので
同様にPythonで説明されている「Think Stats ―プログラマのための統計入門」を併せて読むと効率良いでしょう。

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データ分析の経験者、実務者向き

投稿者muimui2015年2月27日

形式: 大型本Amazonで購入

この本は、Pythonを使って本格的なデータ分析をする際に必須となる外部ライブラリである、IPython、NumPy、pandas、matoplotlibについての導入的な解説書です。
この本は、Pythonを使ってデータ分析の基礎や方法について学んだりとか、Pythonを使ったデータ分析の実際について豊富な事例とともに学ぶ、といった内容の本ではありません。
本の具体的な構成をみてみると、全435ページのうち、
・イントロダクション、使用ライブラリの概略・セットアップについて (1章) …14ページ
・IPythonについて (3章) …38ページ
・NumPyについて (4, 12章) …76ページ
・pandasについて (5〜7, 9, 10章) …214ページ
・matoplotlibについて (8章) …32ページ
・具体的なデータ分析事例 (2, 11章)　62ページ
という配分となっています。つまり8割がひたすらライブラリの説明ということです。著者はpandasの開発者であり、特にpandasの解説に多くの章が割かれています。
その説明は、データ分析の際に必要となる主な機能について、数行〜十数行のコードサンプルとともに逐一説明していくというものです。言い換えれば、読んで楽しいようなものではない、ということでもあります。
この本は、すでに他の環境やツール、プログラミング言語等でデータ分析の経験があって、Pythonへの移行を考えている人、または経験のあるなしに関わらず、いま目の前に分析すべきデータがあって、それをPythonを使って分析しようと試行錯誤している人が読んで、初めて意味がある内容だと思います。データ分析の基礎や経験、必要性がない人が読んでも、いったいそのライブラリのその機能がなぜ必要なのか、そのコードサンプルが何をしているのか、さっぱりわからないのではないでしょうか。
データ分析の経験も基礎もない人は、まずは他の環境や言語ででもいいので、データ分析そのものについて勉強して、できれば具体的な事例やプロジェクトにも取り組んでから、この本に進むのがよいと思います。
特にpandasについては、日本語の解説はインターネット上には断片的なものしかありません。ライブラリの開発者自身がまとまった形でじっくり解説を加えたこの本の存在は、貴重だと思います。インターネット上の断片的な情報と英語ドキュメントだけをたよりにpandasと格闘した後にこの本に帰ってくると、この本のありがたさが身にしみます。

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データ分析というよりPythonの分析ツール説明本です

投稿者mat2017年1月29日

形式: 大型本

持っていて損はないが、実際にコードを書いているときに、わからなかったり忘れたときには、この本の中から探すのではなく、ネットをググる自分がいる。
その程度の本と思った方がよい気がする

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