Pythonによるデータ分析入門―NumPy、pandasを使ったデータ処理 (第2版)

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  • サイズ B5変判/ページ数 576p/高さ 24cm
  • 商品コード 9784873118451
  • NDC分類 417
  • Cコード C3055

出版社内容情報

Pythonのデータ分析ツール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。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。

Wes McKinney[ウェス マッキニー]
著・文・その他

瀬戸山 雅人[セトヤマ マサト]
翻訳

小林 儀匡[コバヤシ ノリタダ]
翻訳

滝口 開資[タキグチ ハルヨシ]
翻訳

内容説明

本書はPythonの代表的なデータ分析ツール、pandasの開発者Wes McKinneyによる、データ分析を行うための基本を網羅しています。すべてのサンプルコードはダウンロード可能で、Jupyter Notebookで対話的に試し、実際に手を動かしながら知識を確実なものにすることが可能です。Python3に対応した待望の改訂版。

目次

はじめに
Pythonの基礎、IPythonとJupyter Notebook
Python組み込みのデータ構造と関数、ファイルの扱い
NumPyの基礎:配列とベクトル演算
pandas入門
データの読み込み、書き出しとファイル形式
データのクリーニングと前処理
データラングリング:連結、結合、変形
プロットと可視化
データの集約とグループ演算
時系列データ
pandas:応用編
Pythonにおけるモデリングライブラリ入門
データ分析の実例
付録A NumPy:応用編
付録B IPythonシステム上級編

著者等紹介

マッキニー,ウェス[マッキニー,ウェス] [McKinney,Wes]
ニューヨークを拠点に活動するソフトウェア開発者兼起業家。MITで数学を専攻し、2007年に卒業した後は、コネチカット州グリニッジのAQR Capital Managementでクオンツ運用に従事。使いにくいデータ分析ツールに辟易し、2008年にPythonを覚えて、のちにpandasと呼ばれることになるプロジェクトを始める。現在、Pythonの科学コミュニティのアクティブメンバーであり、データ分析、金融、統計計算アプリケーション分野でのPython推進者でもある。2016年にニューヨークを拠点とするTwo Sigma Investmentsに入社し、オープンソースソフトウェアを通じてデータ分析をより迅速かつ容易に行うために尽力している

瀬戸山雅人[セトヤママサト]
大手SIerで勤務後、現在は、株式会社プレセナ・ストラテジック・パートナーズにてeラーニングシステムの開発と運用を行なっている。大学時代には昆虫の研究活動の中でRや統計学の基礎を学習した

小林儀匡[コバヤシノリタダ]
東京大学大学院修了後、株式会社ウェザーニューズにて、インフラやフロントエンド、アプリの開発・運用・保守を経て、現在はサービスメニュー開発チームに所属。各種気象データやビジネスデータを用いた調査分析、機械学習等にpandasやNumPy、Jupyterを日々愛用している。様々な技術に触れることは趣味の一つでもあり、オープンソースソフトウェアやデータをいじって好奇心を満たすのが日々の楽しみ

滝口開資[タキグチハルヨシ]
東京大学大学院修了。日本アイ・ビー・エム株式会社にてメインフレームのエンジニアとして、様々な顧客の基幹業務システムを担当したのち、2013年よりアマゾンウェブサービスジャパン株式会社にて技術支援業務に従事。顧客のクラウド基盤がより良いものとなるよう日々尽力している(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。

Atsushi Kobayashi

12
ちょっと長いですが、よろしい本ですね。本を買ったらpdfもほしい。すると検索できるので。2019/02/28

hippos

12
目的だった仕事は本書でとりあえず(セミ)自動化できた。これまでExcel関連の自動化はPerlで処理してきたが、Python (Numpy + Pandas)の方が圧倒的に楽です。Pythonの人気のひとつがわかった気がします。2018/09/11

エリナ松岡

9
分厚いので時間はかかりますが、終始実際に手を動かして動作確認するスタイルなので、根気さえあれば挫折することはないと思います。おそらくはタイトル通りデータ分析の最初の一歩といえる内容なのですが、pandasなどはかなり高機能なので、データ好きであれば興味を失わず読み進められるでしょう。2020/10/12

好奇心の横断歩道を渡る!

4
matplotlibの章はまだですが。numpyとpandasの章はとても役に立った。もう知らなかったころには戻れない。リストと辞書だけでなんとか頑張るよりもpandasを使った方が楽な場面は、自分の場合だと頻繁にあるし、行列計算を関数電卓やExcel以外でもできるのはうれしい。それに加えて、インデックスの参照方法の項など、頻繁に使いそうな小技がいくつかあってうれしかった。2019/01/13

Masatoshi Takemoto

3
一通り目を通しただけだが読了。詳しく書かれているのはわかるが、全然消化が追い付かず。実際のデータ処理で躓くまでこの本は一旦お休み。その頃なら記述の趣旨が再発見できるだろう。2020/02/09

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