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インプレス［コンピュータ・IT］ムック Pythonデータ分析／機械学習のための基本コーディング！ pandasライブラリ活用入門
インプレス / 2019年02月22日 / 全423ページ
データ分析や機械学習では、まず必要なデータを取り込んで整備する必要があります。Pythonでは、そのためのライブラリpandasが用意されています。本書では、まずpandasの使い方の基本を説明。その後、データの整備／集約、可視化、モデル採択、正則化など、一連の定石的な手法を紹介。付録では、Pythonのインストールや文法を確認できます。本書は、データ分析や機械学習を進める前の準備段階として、データ処理の全体を見渡しつつその手法を確認できる一冊です（本書は『Pandas for Everyone: Python Data Analysis』の翻訳書です）。
目次
- 商標など
- 口絵
- 序文
- まえがき
- 本書の構成
- 本書の読み方
- データの入手方法など
- 謝辞
- 第1部 基本的な使い方の基本
- 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 グループ化と集約
- 1.5 基本的なグラフ
- 1.6 まとめ
- 第2章 pandasのデータ構造2.1 はじめに
- 2.2 データを自作する
- 2.3 Seriesについて
- 2.4 DataFrameについて
- 2.5 SeriesとDataFrameの書き換え
- 商標など
- 口絵
- 序文
- まえがき
- 本書の構成
- 本書の読み方
- データの入手方法など
- 謝辞
- 第1部 基本的な使い方の基本
- 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 グループ化と集約
- 1.5 基本的なグラフ
- 1.6 まとめ
- 第2章 pandasのデータ構造2.1 はじめに
- 2.2 データを自作する
- 2.3 Seriesについて
- 2.4 DataFrameについて
- 2.5 SeriesとDataFrameの書き換え
- 2.6 データのエクスポートとインポート
- 2.7 まとめ
- 第3章 プロットによるグラフ描画3.1 はじめに
- 3.2 matplotlib
- 3.3 matplotlibによる統計的グラフィックス
- 3.4 seaborn
- 3.5 pandasのオブジェクト
- 3.6 seabornのテーマとスタイル
- 3.7 まとめ
- 第2部 データ操作によるクリーニング
- 第4章 データを組み立てる4.1 はじめに
- 4.2 整然データ4.3 連結
- 4.4 複数のデータセットをマージする
- 4.5 まとめ
- 第5章 欠損データへの対応5.1 はじめに
- 5.2 NaNとは何か
- 5.3 欠損値はどこから来るのか
- 5.4 欠損データの扱い
- 5.5 まとめ
- 第6章 整然データを作る6.1 はじめに
- 6.2 複数列に（変数ではなく）値が入っているとき
- 6.3 複数の変数を含む列がある場合
- 6.4 行と列の両方に変数があるとき
- 6.5 1個の表に観察単位が複数あるとき（正規化）
- 6.6 同じ観察単位が複数の表にまたがっているとき
- 6.7 まとめ
- 第3部 データの準備―変換整形結合など
- 第7章 データ型の概要と変換7.1 はじめに
- 7.2 データ型7.3 型変換
- 7.4 カテゴリ型データ
- 7.5 まとめ
- 第8章 テキスト文字列の操作8.1 はじめに
- 8.2 文字列
- 8.3 文字列メソッド
- 8.4 その他の文字列メソッド
- 8.5 文字列のフォーマッティング
- 8.6 正規表現
- 8.7 regexライブラリ8.8 まとめ
- 第9章 applyによる関数の適用9.1 はじめに
- 9.2 関数
- 9.3 applyの基本
- 9.4 applyの応用
- 9.5 関数のベクトル化
- 9.6 ラムダ関数
- 9.7 まとめ
- 第10章 groupby演算による分割-適用-結合10.1 はじめに
- 10.2 集約
- 10.3 変換（transform）
- 10.4 フィルタリング
- 10.5 DataFrameGroupByオブジェクト
- 10.6 マルチインデックスを使う
- 10.7 まとめ
- 第11章 日付時刻データの操作11.1 はじめに
- 11.2 Pythonのdatetimeオブジェクト11.3 datetimeへの変換
- 11.4 日付を含むデータをロードする
- 11.5 日付のコンポーネントを抽出する
- 11.6 日付の計算とtimedelta
- 11.7 datetimeのメソッド
- 11.8 株価データを取得する
- 11.9 日付によるデータの絞り込み
- 11.10 日付の範囲
- 11.11 値をシフトする
- 11.12 リサンプリング
- 11.13 時間帯
- 11.14 まとめ
- 第4部 モデルをデータに適合させる
- 第12章 線形モデル12.1 はじめに12.2 単純な線形回帰
- 12.3 重回帰
- 12.4 sklearnでインデックスラベルを残す
- 12.5 まとめ
- 第13章 一般化線形モデル13.1 はじめに13.2 ロジスティック回帰
- 13.3 ポアソン回帰
- 13.4 その他の一般化線形モデル13.5 生存分析
- 13.6 まとめ
- 第14章 モデルを診断する14.1 はじめに14.2 残差
- 14.3 複数のモデルを比較する
- 14.4 k分割交差検証
- 14.5 まとめ
- 第15章 正則化で過学習に対処する15.1 はじめに15.2 なぜ正則化するのか
- 15.3 LASSO回帰
- 15.4 リッジ回帰
- 15.5 ElasticNet
- 15.6 交差検証
- 15.7 まとめ
- 第16章 クラスタリング16.1 はじめに16.2 k平均法
- 16.3 階層的クラスタリング
- 16.4 まとめ
- 第5部 締めくくり―次のステップへ
- 第17章 pandas周辺の強力な機能17.1 Pythonの科学計算スタック
- 17.2 コードの性能
- 17.3 大きなデータをより速く処理する
- 第18章 さらなる学びのための情報源18.1 1人歩きは危険だ！18.2 地元でのミートアップ
- 18.3 カンファレンス
- 18.4 インターネット18.5 ポッドキャスト
- 18.6 まとめ
- 第6部 付録
- 付録A インストール
- 付録B コマンドライン
- 付録C プロジェクトのテンプレート
- 付録D Pythonの使い方
- 付録E ワーキングディレクトリ
- 付録F 環境
- 付録G パッケージのインストール
- 付録H ライブラリのインポート
- 付録I リスト
- 付録J タプル
- 付録K 辞書
- 付録L 値のスライス
- 付録M ループ
- 付録N 内包表記（comprehension）
- 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 Odo（TheShapeshifter）
- 参考文献
- 索引
- 著者プロフィールなど
- 奥付
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