pandasクックブック - Pythonによるデータ処理のレシピ

著者名：TheodorePetrou【著】/黒川利明【訳】

朝倉書店（2026/02発売）

• ISBN：9784254122428

内容説明

データサイエンスや科学計算に必須のツールを詳説。〔内容〕基礎／必須演算／データ分析開始／部分抽出／booleanインデックス法／インデックスアライメント／集約，フィルタ，変換／整然形式／オブジェクトの結合／時系列分析／可視化

目次

\"1　Pandas基礎#br#　レシピ1　DataFrameの解剖学#br#　レシピ2　DataFrame主要素へのアクセス#br#　レシピ3　データ型の理解#br#　レシピ4　データのカラムをSeriesとして選択#br#　レシピ5　Seriesのメソッド呼び出し#br#　レシピ6　Seriesの演算子の働き#br#　レシピ7　Seriesのメソッドチェイニング#br#　レシピ8　分かりやすいインデックスに置き換え#br#　レシピ9　行とカラムの名前変更#br#　レシピ10　カラムの作成と削除#br#2　DataFrameの必須演算#br#　レシピ11　DataFrameのカラムを複数選択#br#　レシピ12　カラムをメソッドで選択#br#　レシピ13　カラムを意味が分かるように順序付け#br#　レシピ14　DataFrame全体の操作#br#　レシピ15　DataFrameのメソッドチェイニング#br#　レシピ16　DataFrameの演算子の働き#br#　レシピ17　欠損値の比較#br#　レシピ18　DataFrame演算の方向を転置#br#　レシピ19　大学のキャンパスのダイバーシティ指標の計算#br#3　データ分析開始#br#　レシピ20　データ分析ルーチンの開発#br#　レシピ21　データ型を変更してメモリ削減#br#　レシピ22　最大の中の最小を選択#br#　レシピ23　ソートして各グループでの最大を選択#br#　レシピ24　sort_valuesでnlargestの代用#br#　レシピ25　トレール注文の価格計算#br#4　データから部分抽出#br#　レシピ26　Seriesデータの選択#br#　レシピ27　DataFrameの行の選択#br#　レシピ28　DataFrameの行とカラムの同時選択#br#　レシピ29　整数とラベルの両方でデータ選択#br#　レシピ30　スカラー選択の高速化#br#　レシピ31　行の手軽なスライシング#br#　レシピ32　文字順にスライシング#br#5　booleanインデックス法#br#　レシピ33　boolean統計量の計算#br#　レシピ34　複数のboolean条件の構築#br#　レシピ35　booleanインデックス法によるフィルタリング#br#　レシピ36　インデックス選択によるbooleanインデックス法の代用#br#　レシピ37　重複のないインデックスとソートしたインデックスによる選択#br#　レシピ38　株価見通しの計算#br#　レシピ39　SQLのWHERE節の翻訳#br#　レシピ40　株式収益率の正規度判定#br#　レシピ41　queryメソッドによるbooleanインデックス法の読みやすさ改善#br#　レシピ42　whereメソッドによるSeriesの保持#br#　レシピ43　DataFrameの行のマスキング#br#　レシピ44　boolean，整数位置，ラベルによる選択#br#6　インデックスアラインメント#br#　レシピ45　インデックスオブジェクトの検査#br#　レシピ46　デカルト積の作成#br#　レシピ47　インデックス爆発#br#　レシピ48　等しくないインデックスの値を埋める#br#　レシピ49　別のDataFrameからカラムを追加#br#　レシピ50　各カラムの最大値をハイライトする#br#　レシピ51　メソッドチェイニングでidxmaxの代用#br#　レシピ52　最多の最大値を求める#br#7　集約，フィルタ，変換のためのグループ分け#br#　レシピ53　集約の定義#br#　レシピ54　複数のカラムと関数のグループ分けと集約#br#　レシピ55　グループ分けの後でMultiIndex解消#br#　レシピ56　集約関数のカスタマイズ#br#　レシピ57　集約関数の*argsと**kwargsをカスタマイズ#br#　レシピ58　groupbyオブジェクトの検討#br#　レシピ59　マイノリティが多数派の(米国の)州をフィルタリング#br#　レシピ60　減量の勝負でtransform#br#　レシピ61　SATの加重平均点を州ごとにapplyで計算#br#　レシピ62　連続変数でグループ分け#br#　レシピ63　都市間の航空便の総数#br#　レシピ64　定時離着陸の最長ストリーク#br#8　整然形式にデータを再構成#br#　レシピ65　変数値カラム名をstackで整然化#br#　レシピ66　変数値カラム名をmeltで整然化#br#　レシピ67　複数の変数グループを同時にスタック#br#　レシピ68　スタックしたデータを元に戻す#br#　レシピ69　groupby集約の後でunstack#br#　レシピ70　groupby集約でpivot_tableの代用#br#　レシピ71　変形を容易にするレベル軸の名前変更#br#　レシピ72　複数の変数がカラム名になっている場合の整然化#br#　レシピ73　複数の変数がカラム値の場合の整然化#br#　レシピ74　複数の値が同じセルにある場合の整然化#br#　レシピ75　変数がカラム名とカラム値になっている場合の整然化#br#　レシピ76　複数の観察が同じテーブルにある場合の整然化#br#9　pandasオブジェクトの結合#br#　レシピ77　DataFrameに新たな行を追加#br#　レシピ78　複数のDataFrameを接合#br#　レシピ79　トランプとオバマの大統領としての信認レベル比較#br#　レシピ80　concat, join, mergeの相違点を理解#br#　レシピ81　SQLデータベースへの接続#br#10　時系列分析#br#　レシピ82　Pythonとpandasの日付ツールの違いの理解#br#　レシピ83　時系列を賢くスライシング#br#　レシピ84　DatetimeIndexでだけ働くメソッドを使う#br#　レシピ85　週ごとの犯罪件数#br#　レシピ86　週ごとの犯罪と交通事故を別々に集約#br#　レシピ87　曜日と年での犯罪件数の測定#br#　レシピ88　DatetimeIndexで無名関数を使いグループ分け#br#　レシピ89　Timestampと別のカラムでグループ分け#br#　レシピ90　merge_asofで犯罪率が20％低かったのは最近ではいつかを見つける#br#11　matplotlib, pandas, seabornによる可視化#br#　レシピ91　matplotlib入門#br#　レシピ92　matplotlibでデータの可視化#br#　レシピ93　pandasのプロットの基本#br#　レシピ94　flightsデータセットの可視化#br#　レシピ95　層グラフで今後の傾向を発見する#br#　レシピ96　seabornとpandasの違いを理解#br#　レシピ97　seabornグリッドで多変量解析#br#　レシピ98　diamondsデータセットのSimpsonパラドックスをseabornで明らかにする#br#\"

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。

[takao]

ふむ

2025/03/27

[hal]

必要そうなところを中心に流し読み。 書いてる内容は有用で、テクニック的な事だけでなく、pandasの仕組みや動作の詳細も参考になるが、読み難い。訳が直訳っぽくて回りくどく感じることが多い。 せめて句読点は日本語の、。にして欲しかった。 図書館本だから気楽に読み飛ばせたが、これを新品で自腹で買うのは勇気がいる。安価な古本があれば、手元に置いておきたいかも。

2024/04/20

[しんた199990]

よくある内容薄めのデータサイエンス入門本(anaconda,Jupyter, pandas, Numpy, Matplotlib,統計を薄く広く解説した本)と異なり、pandasの一歩踏み込んだ実用的な使い方を解説した本。 具体的にはpandas.DataFrame.groupbyの集約関数に複数関数を使用し、かつ追加引数を渡す方法などが解説されている。

2021/07/20

[yyhhyy]

pandasの丁寧な解説。同じ前処理や作図が複数の方法でできるので著者によってクセがある。そんな混乱を整理する為にドリル的に読むのに最適。

2019/05/06