ＰｙｔｈｏｎユーザのためのＪｕｐｙｔｅｒ〈実践〉入門「改訂版」

ＪｕｐｙｔｅｒＬａｂの使い方とデータの分析・可視化を徹底解説！データ分析の必須ツール、ＪｕｐｙｔｅｒＬａｂの基本から応用まで。ｐａｎｄａｓによるデータの集計・加工・可視化ノウハウ。Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂとｓｅａｂｏｒｎによる効果的なグラフ作成。

JupyterLabは、Jupyter Notebookをベースにして誕生し、Pythonユーザを中心に人気の高いオープンソースのデータ分析環境です。Jupyterはインタラクティブにコードを実行でき、その結果を多彩なグラフや表などによって容易に表現できます。本書では、Jupyterをこれから利用する方はもちろんのこと、すでに利用している方にとっても役立つことを目指し、実践的な活用ノウハウを豊富に交えて解説します。また、可視化に際しては、Pythonで人気のライブラリ「pandas」「Matplotlib」「seaborn」を中心に解説します。さらに、最終章では「Google Colaboratory」の使い方を紹介します。

※お届け日が変更になりました
8月24日→8月26日

目次

■第1章　JupyterLabを導入しよう
1.1　Project Jupyterとは
1.2　Anacondaを利用したPython環境の構築
1.3　condaコマンドの使い方
1.4　Anaconda Navigatorの使い方
1.5　日本語フォント環境の準備

■第2章　JupyterLabの操作を学ぼう
2.1　JupyterLabでコードを実行
2.2　JupyterLabのインターフェイス
2.3　JupyterLabの使いこなし

■第3章　pandasでデータを処理しよう
3.1　pandasとは
3.2　サンプルデータについて
3.3　Series
3.4　DataFrame
3.5　さまざまなデータの読み込み
3.6　データの前処理
3.7　テキストデータの処理
3.8　時系列データの処理
3.9　基本統計量の算出
3.10　データの結合
3.11　データの集計
3.12　データの可視化

■第4章　Matplotlibでグラフを描画しよう
4.1　Matplotlibとは
4.2　グラフの描画
4.3　折れ線グラフ
4.4　散布図
4.5　棒グラフ
4.6　ヒストグラム
4.7　箱ひげ図
4.8　円グラフ

■第5章　Matplotlibを使いこなそう
5.1　グラフの構成要素
5.2　フィギュアとサブプロットの書式設定
5.3　グラフの軸と目盛りの設定
5.4　凡例の設定
5.5　線の書式設定
5.6　色の設定
5.7　文字列の書式設定
5.8　描画スタイルの適用
5.9　グラフをファイルに出力
5.10　Matplotlibでグラフを描画する2つのアプローチ
ほか

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