現場で使える！ｐａｎｄａｓデータ前処理入門―機械学習・データサイエンスで役立つ前処理手法

増田 秀人【著】

翔泳社（2020/04発売）

• サイズ A5判／ページ数 675p／高さ 22cm
• 商品コード 9784798160672
• NDC分類 007.6
• Cコード C3055

出版社内容情報

機械学習エンジニア＆データサイエンティスト必携！

初学者でもpandasによる前処理手法がわかる



【本書の背景】

機械学習やデータサイエンスでは、いかに「きれいなデータ」を用意できるかが非常に重要です。データクレンジングともいわれますが、実際の現場のデータは、機械学習やデータ分析にすぐ利用できるデータは皆無に等しく、エンジニアによりデータの前処理が必須となってきています。



【本書の概要】

本書は、機械学習やデータサイエンスの現場では、データ処理に必要な定番のライブラリ「pandas」を用いて、前処理の基本と様々な前処理手法について、あますところなく解説した書籍です。

初学者向けにシンプルでわかりやすいサンプルを用いていますので、pandasの基本操作方法やデータ構造、さらに前処理の基本の理解についてもしっかり学ぶことができます。

pandasを理解することで、様々な機械学習・データ分析タスクがスムーズに行えるようになります。



【本書の対象読者】

・機械学習エンジニア（初学者）

・データサイエンティスト（初学者）



【著書からひとこと】

機械学習では「Garbage In

内容説明

本書は、機械学習やデータサイエンスの現場では、データ処理に必要な定番のライブラリ「ｐａｎｄａｓ」を用いて、前処理の基本と様々な前処理手法について、あますところなく解説した書籍です。初学者向けにシンプルでわかりやすいサンプルを用いていますので、ｐａｎｄａｓの基本操作方法やデータ構造、さらに前処理の基本の理解についてもしっかり学ぶことができます。ｐａｎｄａｓを理解することで、様々な機械学習・データ分析タスクがスムーズに行えるようになります。

目次

１　ｐａｎｄａｓの概要とＰｙｔｈｏｎの基本操作
２　ｐａｎｄａｓのデータ構造
３　データ参照と読み込み
４　データ集計と並べ替え
５　データ変形
６　欠損値・外れ値・重複データ
７　関数適用とグループ化
８　その他の操作
９　データ分析の基本

著者等紹介

増田秀人［マスダヒデト］
株式会社ロンバードＡＩ戦略室室長。サンフランシスコ、東南アジアで起業を経て、２０１７年に機械学習スクール「ｃｏｄｅｘａ（コデクサ）」の事業立ち上げ。法人向け研修の講師やｘＰｙｔｈｏｎ　Ｍｅｅｔ　Ｕｐ＆Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　２０１９などに登壇（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[逆丸カツハ]

やっぱ数学をやらなきゃだめだなぁー

2025/05/07

[やす]

データ処理の具体的なコードがたくさん載っていて辞書的に使える。ググるかチャットgptに聞けばいい話ではあるが、紙ベースできちんとまとまっている情報は価値がある。

2023/07/08

[dahatake]

pandas の関数の解説本。データ前処理のノウハウについての記述は少ない。最終章に微量がある程度。 私にとってコンピューター関連の本は、ページ数の割には読む時間は早い…

2021/10/06

[ais]

pandasの基本的な使い方を把握できたと思う。これからは辞書感覚で使う。

2021/01/31