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pandasクックブック ―Pythonによるデータ処理のレシピ― 単行本(ソフトカバー) – 2019/2/8


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商品の説明

内容紹介

GitHubに詳細なサポートデータ(Jupyter Notebook)有。すぐに試せる
・Pandas Cookbook: Recipes for Scientific Computing, Time Series Analysis and Data Visualization using Python, 2017Oct, Packt の翻訳。
・pandas(Pythonによるデータ処理に必須のライブラリ)の活用例(レシピ)を約100紹介。

・扱うデータ構造や使い方、可視化などを広く取り上げる。
・各レシピは内容、手順、解説(補足、参照、注意など)という定形になっており読みやすい。

Pythonによるデータ解析を支援する機能を提供する必須のライブラリ pandas の使い方を解説する「レシピ本」。
ビッグデータを扱うデータサイエンスや科学計算に重要なツール、Pandasの実践的な使用方法=”レシピ”を約100例紹介。分析の目的から探せるレシピ本として、特定の分野に依存せずデータサイエンスのツールにpythonを選んだすべての方が読者対象。

【章構成とレシピの例】
1 Pandas基礎
DataFrameの主要素/データ型の理解/Series/インデックス/名前の変更/作成と削除

2 DataFrameの必須演算
選択,順序付け/全体の操作/欠損値/演算の方向

3 データ分析開始
データ型変更/メモリ削減/最大の中の最小/各グループの最大/sort_valuesでnlargestの代用

4 データから部分抽出
行選択/行とカラムの同時選択/整数とラベルの両方で選択/スカラー選択の高速化/スライシング

5 booleanインデックス法
複数条件の構築/フィルタリング/インデックス選択/SQLのWHERE節/query,whereメソッド/行のマスキング

6 インデックスアラインメント
デカルト積/インデックス爆発/インデックスの値を埋める/別のDataFrameから追加/最多の最大値

7 集約,フィルタ,変換のためのグループ分け
複数のカラムと関数のグループ分けと集約/グループ分け後のMultiIndex解消/集約関数のカスタマイズ/連続変数でグループ分け

8 整然形式にデータを再構成
変数値カラム名を整然化/スタック/レベル軸の名前変更/複数変数がカラム名の場合/複数値が同じセルの場合/変数がカラム名とカラム値の場合

9 pandasオブジェクトの結合
複数のDataFrameを接合/concat,join,merge/SQLデータベースへの接続

10 時系列分析
Pythonとpandasの日付ツールの違い/時系列をスライシング/DatetimeIndex/無名関数でグループ分け

11 matplotlib,pandas,seabornによる可視化
matplotlib入門/データの可視化/pandasのプロットの基本/層グラフで今後の傾向を発見/seabornとpandasの違い/seabornグリッドで多変量解析/

出版社からのコメント

◯著者 Theodore Petrou からのメッセージ(本書ソデより抜粋)
日本の読者の皆さんへ
皆さんのデータサイエンスの旅に加わることができてとても喜んでいます。Pythonで、とりわけPandasライブラリを使って、データサイエンスを行うことは、本書Pandas Cookbookの出版時期と同時に盛んになってきました。
Pandas Cookbookはおかげさまで、高い評価や好意的な感想などでお分かりになる通り好評を博してきました。これは、Pandasライブラリの基本的な事項だけでなく、データ分析をどう行えばよいかをレシピを通して提供できたことが大きいと考えています。まさにそのための本とするために、一生懸命本書を書いてきました。
(中略)
皆さんのデータサイエンスの旅の幸運を祈ります。

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登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 388ページ
  • 出版社: 朝倉書店 (2019/2/8)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 425412242X
  • ISBN-13: 978-4254122428
  • 発売日: 2019/2/8
  • 商品パッケージの寸法: 21 x 14.8 x 2.5 cm
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