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

  • オライリージャパン
4.14
  • (9)
  • (7)
  • (4)
  • (1)
  • (0)
本棚登録 : 358
感想 : 12
本ページはアフィリエイトプログラムによる収益を得ています
  • 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

並び替え
表示形式
表示件数
絞り込み
  • ちょっとした調べ物ならネットの方が断然早い。
    が、体系的な知識を得ようと思ったら本の方がやはり良い。

    Pandasの辞書として持ってる意味はある。

  • 東京大学農学生命科学図書館の所蔵情報(紙媒体)
    https://opac.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/opac/opac_link/bibid/2003430279

  • 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/)

  •  python本は「独習プログラマー」「pythonスタートブック」「pythonユーザーのためのJupyter実践入門」に続いて四冊目。アプリ開発ではなく、データの分析用にpythonを使いたいので本書に取り組んだ。

     データの前処理と加工に使うLibraryの解説。Numpy, Pandas, Matplotlibを重点的に解説している。この後の発展としてちょっとだけScipyとScikit-Learnにも触れている。
    既存のツールに不満を持ち、pandasプロジェクトに参加した開発者自らが分かりやすく、順を追って例を示してくれる。元クオンツ(超が付くほどの実務家)というバックグランドをもつ方なので、まさに実践への導入である。

     

  • データの前処理あたりで必要そうなnumpy, pandas周りのテクニックを中心にかなり広範にわたって解説している。
    おおよそpythonでデータ解析をしている人なら知っていることかもしれないが、たまにこういう本を読むと知識の抜けに気づくことがあるので、読む価値あり。
    特に、各種演算についてより高速な方法の解説が所々書いてあるのが参考になった。

  • おおむねこの本があればPythonPandasの扱いはなんとかなる。

  • かなり濃い内容になっており、基礎から実践まで幅広く書かれているのが良かった。
    実際に自分で使ってみないとイメージしづらい部分が多いので、手元でJupyterを起動させながら見ていった方が良いなと思った。

  • 2018/07/07 初観測 前のも登録しているが、新しいのが出ちゃった。

全12件中 1 - 10件を表示

Wes McKinneyの作品

  • 話題の本に出会えて、蔵書管理を手軽にできる!ブクログのアプリ AppStoreからダウンロード GooglePlayで手に入れよう
ツイートする
×