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インプレス［コンピュータ・IT］ムック pandasライブラリ活用入門［第2版］データクリーニング
インプレス / 2023年09月14日 / 全521ページ
pandasで効率的なデータ操作と可視化を実践！ 解釈しやすい形にデータセットを変更できる― データの取り込みからデータ解析をスムーズに進めるためのPythonライブラリとしてpandasが用意されています。本書では、pandasなどを使ったデータ分析全体の基本手法を網羅的にカバー。巻末ではPython周辺の基本を確認できます。初中級レベルの方がコードを試しながら理解を深めたり、おぼろげな知識について確認したりすることで、基礎技術の定着やスキルアップが図れる一冊です。
目次
- 口絵
- 本扉
- サンプル正誤表など
- 序文―第2版に寄せて
- 初版の序文
- はじめに
- 本書の構成
- 本書の読み方開発環境の準備
- 謝辞初版の謝辞
- 著者について
- 第2版での変更点
- 目次
- 第1部 基本的な使い方
- 第1章 DataFrameの基礎1.1 はじめに
- 1.2 最初のデータセットをロードする
- 1.3 列、行、セルを見る
- 1.4 グループ分けと集約の計算
- 1.5 基本的なプロット
- 1.6 まとめ
- 第2章 pandasのデータ構造
- 口絵
- 本扉
- サンプル正誤表など
- 序文―第2版に寄せて
- 初版の序文
- はじめに
- 本書の構成
- 本書の読み方開発環境の準備
- 謝辞初版の謝辞
- 著者について
- 第2版での変更点
- 目次
- 第1部 基本的な使い方
- 第1章 DataFrameの基礎1.1 はじめに
- 1.2 最初のデータセットをロードする
- 1.3 列、行、セルを見る
- 1.4 グループ分けと集約の計算
- 1.5 基本的なプロット
- 1.6 まとめ
- 第2章 pandasのデータ構造
- 2.1 データを自作する
- 2.2 Seriesについて
- 2.3 DataFrameについて
- 2.4 SeriesとDataFrameの書き換え
- 2.5 データのエクスポートとインポート
- 2.6 まとめ
- 第3章 プロッティングによるグラフ描画
- 3.1 データを可視化する理由3.2 matplotlibの基本
- 3.3 matplotlibによる統計的グラフィックス
- 3.4 seaborn
- 第4章 「整然データ」を作る
- 4.1 列に（変数ではなく）値が入っているとき
- 4.2 複数の変数を含む列があるとき
- 4.3 行と列の両方に変数があるとき
- 4.4 まとめ
- 第5章 関数を適用（apply）する
- 5.1 関数の初歩
- 5.2 applyの基本
- 5.3 関数のベクトル化
- 5.4 ラムダ関数
- 5.5 まとめ
- 第2部 データ操作
- 第6章 データの組み立て6.1 データセットを組み合わせる
- 6.2 連結
- 6.3 データが観測単位ごとの表に分かれている場合
- 6.4 複数のデータセットをマージする
- 6.5 まとめ
- 第7章 データの正規化7.1 1個の表に観察単位が複数あるとき（正規化）
- 7.2 まとめ
- 第8章 groupby演算による分割-適用-結合
- 8.1 集約
- 8.2 変換（transform）
- 8.3 フィルタリング
- 8.4 DataFrameGroupByオブジェクト
- 8.5 マルチインデックスの使い方
- 8.6 まとめ
- 第3部 データの型
- 第9章 欠損データ9.1 NaNとは何か
- 9.2 欠損値はどこから来るのか
- 9.3 欠損データの扱い
- 9.4 pandas組み込みのNA（欠損値）
- 9.5 まとめ
- 第10章 データ型10.1 データ型
- 10.2 型変換
- 10.3 カテゴリ型データ
- 第11章 文字列とテキストデータ
- 11.1 文字列
- 11.2 文字列メソッド
- 11.3 その他の文字列メソッド
- 11.4 文字列の書式整形（f文字列）
- 11.5 正規表現（RegEx）
- 11.6 regexライブラリ11.7 まとめ
- 第12章 日付と時刻12.1 Pythonのdatetimeオブジェクト
- 12.2 datetimeへの変換
- 12.3 日付を含むデータをロードする
- 12.4 日付の各部を抽出する
- 12.5 日付の計算とtimedelta
- 12.6 datetimeのメソッド
- 12.7 株価データを取得する
- 12.8 日付によるデータの絞り込み
- 12.9 日付の範囲
- 12.11 リサンプリング
- 12.12 時間帯（タイムゾーン）
- 12.13 日付と時刻の扱いが優れたarrowライブラリ
- 12.14 まとめ
- 第4部 データモデリング
- 第13章 線形回帰モデル13.1 単純な線形回帰
- 13.2 重回帰
- 13.3 カテゴリ変数を使うモデル
- 13.4 sklearnのone-hotエンコーディングと、トランスフォーマーのパイプライン
- 13.5 まとめ
- 第14章 一般化線形モデル
- 14.1 ロジスティック回帰
- 14.2 ポアソン回帰
- 14.3 その他の一般化線形モデル
- 14.4 まとめ
- 第15章 生存分析
- 15.1 生存データ
- 15.2 カプランマイヤー曲線
- 15.3 Coxの比例ハザードモデル
- 15.4 まとめ
- 第16章 モデルを評価する
- 16.2 複数のモデルを比較する
- 16.3 k分割交差検証
- 16.4 まとめ
- 第17章 正則化で過学習に対応する17.1 正則化とは
- 17.2 LASSO回帰
- 17.3 リッジ回帰
- 17.4 Elastic Net
- 17.5 交差検証
- 17.6 まとめ
- 第18章 クラスタリング18.1 k平均法
- 18.2 階層的クラスタリング
- 18.3 まとめ
- 第5部 次のステップへ
- 第19章 pandas周辺の強力な機能19.1 Pythonの科学計算スタック
- 19.2 コードの性能
- 19.6 Polars19.7 pyjanitor19.8 pandera19.9 機械学習
- 19.10 出版19.11 ダッシュボード19.12 まとめ
- 第20章 仲間と学び続けよう20.1 地元でのミートアップ
- 20.2 カンファレンス
- 20.3 The Carpentries20.4 ポッドキャスト20.5 その他のリソース
- 20.6 まとめ
- 第6部 付録
- 付録A コンセプトマップ
- 付録B インストールと設定
- 付録C コマンドライン
- 付録D プロジェクトのテンプレート
- 付録E Pythonの使い方
- 付録F ワーキングディレクトリ
- 付録G 環境
- 付録H パッケージのインストール
- 付録I ライブラリのインポート
- 付録J コーディングスタイル
- 付録K コンテナ（リスト、タプル、辞書）
- 付録L 値のスライスと範囲
- 付録M ループ
- 付録N リストの内包表記
- 付録O 関数
- 付録P 範囲とジェネレータ
- 付録Q 複数代入
- 付録R NumPyのndarray
- 付録S クラス
- 付録T SettingWithCopyWarning
- 付録U メソッドチェーン
- 付録V コードの実行時間を計測する
- 付録W 文字列の書式整形（フォーマッティング）
- 付録X 条件文（if-elif-else）
- 付録Y New York ACSによるロジスティック回帰の例
- 付録Z 結果をR言語で再現する
- 主な参考文献
- 索引
- 翻訳者監訳者プロフィール
- 奥付
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