Ｐｙｔｈｏｎによるデータ分析入門　ｐａｎｄａｓ、ＮｕｍＰｙ、Ｊｕｐｙｔｅｒを使ったデータ処理「第３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。ｐａｎｄａｓ２．０に対応した待望の改訂版です。

pandas2.0に対応したPythonを使ったデータ分析の必読書に待望の改訂版！
本書はPythonの代表的なデータ分析ツール、pandasの開発者Wes McKinneyによる書籍で、データ分析を行うための基本を網羅しています。第1版、第2版の売上冊数は累計で4万部を超えるベストセラーで、データ分析を行うなら読むべき一冊として、必ず名前が挙がるバイブル的な書籍で、多くの読者に信頼され、支持されています。
Python 3.10、pandas 2.0対応

目次

１章　はじめに
２章　Ｐｙｔｈｏｎの基礎、ＩＰｙｔｈｏｎとＪｕｐｙｔｅｒ　Ｎｏｔｅｂｏｏｋ
３章　Ｐｙｔｈｏｎ組み込みのデータ構造と関数、ファイルの扱い
４章　ＮｕｍＰｙの基礎：配列とベクトル演算
５章　ｐａｎｄａｓ入門
６章　データの読み込み、書き出しとファイル形式
７章　データのクリーニングと前処理
８章　データラングリング：連結、結合、変形
９章　プロットと可視化
１０章　データの集約とグループ操作
１１章　時系列データ
１２章　Ｐｙｔｈｏｎにおけるモデリングライブラリ入門
１３章　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

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