ｐａｎｄａｓデータ処理ドリル　Ｐｙｔｈｏｎによるデータサイエンスの腕試し

ｐａｎｄａｓを使ったプログラミングの腕試しができるように、９つのトピックについて全部で５１個の問題を用意しました。各問題にはメインとなる模範解答以外にも「別解」を用意し、なるべくいろいろな考え方に触れられるよう構成しています。

PyQの人気コンテンツが書籍化！データサイエンス力を試してみよう！

【本書の背景】
今日、Pythonを取り巻くデータサイエンスの実務の中で、pandasは欠かすことのできないライブラリーです。pandasには豊富な機能が用意されていますが、実務で使いこなすためには自分の頭で考え、手を動かして試行錯誤することが重要です。また、他の人が書いたコードを読むことで「そんな効率の良い書き方、知らなかった！」といった新たな気づきが得られることもあります（「はじめに」より抜粋）。

【本書の内容】
pandasを使ったプログラミングの腕試しができるように、9つのトピックについて全部で51個の問題を用意しました。各問題にはメインとなる模範解答以外にも「別解」を用意し、なるべくいろいろな考え方に触れられるよう構成しています（「はじめに」より抜粋）。

【PyQ（パイキュー）とは】
株式会社ビープラウドが運営するブラウザだけで学べるオンライン学習サービス。

【本書の問題の一例】
・最小と最大を抽出するには
・条件で行を絞り込むには
・文字列を日付時刻に変換するには

【学習環境】
実行環境：PyQ、Jupyter Lab
利用言語：Python 3.11
利用ライブラリ：pandas：1.5.2、JupyterLab：3.5.1、Matplotlib：3.6.2

【対象読者】
・Pythonとpandasの基本的な操作を学んだ入門者
・pandasでもっと効率的な書き方を知りたい・知識を広げたい方

【前提知識】
・Pythonの基本的な文法
・pandasおよびNumPyの基本的な使い方

【目次】
第0章 本書の使い方
第1章 pandasの基礎知識
第2章 データを入出力しよう
第3章 データの概要を確認しよう
第4章 データを部分的に参照しよう
第5章 データを変形しよう
第6章 データを加工・演算しよう
第7章 データをグループ化しよう
第8章 文字列を操作しよう
第9章 日付時刻型のデータを操作しよう
第10章 テーブル表示を見やすくしよう

【著者プロフィール】
株式会社ビープラウド
PyQチーム

斎藤 努（さいとう・つとむ）
株式会社ビープラウドにてPyQなどを担当。

古木 友子（ふるき・ともこ）
株式会社ビープラウドにて分析業務などを担当。

目次

Prologue PyQでPythonやpandasを学ぶ
P.1 PyQとは
P.2 本書とPyQ の併用・購入特典

第 0 章 本書の使い方
0.1 使い方（1）PyQ 上で解く
0.2 使い方（2）ローカルPC のJupyter 上で解く

第 1 章 pandasの基礎知識
1.1 データの参照と更新（loc / iloc）
1.2 行の絞り込み（ブールインデックス）
1.3 インデックスの設定（DataFrame.set_index()）
1.4 インデックスのリセット（DataFrame.reset_index()）
1.5 Series のインデックスのリセット（Series.reset_index()）
1.6 データの結合（DataFrame.merge()）
1.7 データの結合（DataFrame.join()）
1.8 関数の適用（DataFrame.apply() / Series.apply()）
1.9 データのグループ化（DataFrame.groupby()）

第 2 章 データを入出力しよう
問題2.1 CSVファイル保存時の余計な列を除くには
解答2.1 CSVファイル保存時の余計な列を除くには
補講 インデックス付きのファイルの読み込み
問題2.2 ファイルのエンコーディングエラーを解消するには
解答2.2 ファイルのエンコーディングエラーを解消するには
問題2.3 タブ区切り形式のファイルを読み込むには
解答2.3 タブ区切り形式のファイルを読み込むには
別解2.3 タブ区切り形式のファイルを読み込むには
補講 その他のフォーマットについて

第 3 章 データの概要を確認しよう
問題3.1 列ごとの統計量を確認するには
解答3.1 列ごとの統計量を確認するには
補講 数値以外の列の統計量の確認
問題3.2 最小と最大を抽出するには
解答3.2 最小と最大を抽出するには
別解3.2 最小と最大を抽出するには
問題3.3 列ごとに昇順／降順を変えて確認するには
解答3.3 列ごとに昇順　ほか

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