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「第２版」
Ｗｅｓ ＭｃＫｉｎｎｅｙ／著 瀬戸山雅人／訳 小林儀匡／訳 滝口開資／訳
発売日：2018年7月
- 版数
- 第２版
- ISBN
- 978-4-87311-845-1
- 著者情報
- 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
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商品説明
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。
NumPy、SciPy、pandas、Matplotlib、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広く利用されています。
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。
Python 3に対応した待望の改訂版です。
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。
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
商品詳細
- 出版社名
- オライリー・ジャパン
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
- 原題
- 原タイトル：Ｐｙｔｈｏｎ ｆｏｒ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｓｉｓ 原著第２版の翻訳
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