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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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