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Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理 大型本 – 2013/12/26

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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: 5つ星のうち 4.0 13件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 5,559位 (本の売れ筋ランキングを見る)
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カスタマーレビュー

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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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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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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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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
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投稿者 るかに トップ1000レビュアーVINE メンバー 投稿日 2014/1/6
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「
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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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