Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

著者 :
制作 : 瀬戸山 雅人  小林 儀匡  滝口 開資 
  • オライリージャパン
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本棚登録 : 50
レビュー : 4
  • Amazon.co.jp ・本 (596ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784873118451

作品紹介・あらすじ

Pythonの豊富で強力なライブラリを使ってデータ分析を行うための情報を凝縮!
2013年に発刊以来、高い人気を誇ってきたロングセラー待望の改訂版です。NumPy、SciPy、pandas、Matplotlib、IPython、Jupyter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、科学計算、統計解析、機械学習のみならず、金融や経済分野でも不動の地位を築きつつあります。本書はPythonの代表的なデータ分析ツール、pandasのメイン開発者による、Pythonでデータサイエンスを行うための情報をまとめた一冊です。

感想・レビュー・書評

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  • (図書館員のつぶやき)
    この表紙、コンピュータに詳しくない私にでも見覚えがある濃いピンクの表紙。日本語版の初版は2013年出版だそうです。種類も豊富に出ているなかでロングセラーと
    なっているには意味があるのでしょうね。第2版です、得るものがあるかと思いますよ。借りてみらんですか。

  • 1章 はじめに
     Python,この本のなかで使用するライブラリの概要
     インストールとセットアップ
    2章 Pythoin,IpythontpJupyter Notebook
     読み飛ばし
    3章 Python組み込みのデータ構造と関数、ファイルの扱い
     読み飛ばし
    4章 Numpyの基礎:配列とベクトル演算
     読み飛ばし
    5章pandas入門
     さすがに開発者だけに詳しい。ix記法が非推奨になっている。
    6章 データの読み込み、書き出しとファイル形式
     read_csvが一番良く使う
    7章 データのクリーニングと前処理
     map関数が一番良く使う。map関数に辞書型データを渡すとデータの置換ををやってくれるのは知らなかった。7-3 文字列操作も役立ちそう
    8章 データラングリング:連結、結合、変形
     SQL風のマージとかを紹介してあった。本当のPostgreSQLと比較するとやはり見劣りはするがそこそこ使える。
    9章 プロットと可視化
     matplotlibをいちいち起動してPlotするより数倍ラク
    10章 データの集約とグループ演算
     10-1-1
    にあるグループobjectを辞書に変換する方法はしたなかった。dict(list(df.groupby('key1')))
     マルチインデックスでもグルーピングができるのは便利。
    11章 時系列データ
     再サンプリングは便利。窓関数はだいぶ整理され使いやすくなった。
    12章 Pandas:応用編
     カテゴリ型変数は使ったことがないが使えるようになりたい。
    13章 Pythonにおけるモデリングライブラリ入門
     高度な話題であった
    14章 データ分析の実例
     こんなこともできるの実例です
     訳者補記が親切

    かなり詳しく載っているた。これ以上になるとオンラインのマニュアルを読むしかない(https://pandas.pydata.org/)

  • 請求記号 417/Ma 21

  • <図書館の所在、貸出状況はこちらから確認できます>
    https://libipu.iwate-pu.ac.jp/mylimedio/search/book.do?target=local&bibid=333260

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