Mckinney, Wes

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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

Mckinney, Wes

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基本情報

ジャンル
：
建築・理工
ISBN/カタログNo
：
ISBN 13 : 9784873118451
ISBN 10 : 487311845X
フォーマット
：
本
出版社
：
オライリー・ジャパン
発行年月
：
2018年07月
発売国
：
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
ウェス・マッキニー, 瀬戸山雅人, 小林儀匡, 滝口開資 ,  
追加情報
:
５７６ｐ；24

内容詳細

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。

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

【著者紹介】
ウェス・マッキニー : 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 : 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 : 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 : 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（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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読書メーターレビュー

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • Atsushi Kobayashi さん

    読了日：2019/02/28

    ちょっと長いですが、よろしい本ですね。本を買ったらpdfもほしい。すると検索できるので。

  • hippos さん

    読了日：2018/09/11

    目的だった仕事は本書でとりあえず（セミ）自動化できた。これまでExcel関連の自動化はPerlで処理してきたが、Python （Numpy + Pandas）の方が圧倒的に楽です。Pythonの人気のひとつがわかった気がします。

  • エリナ松岡 さん

    読了日：2020/10/12

    分厚いので時間はかかりますが、終始実際に手を動かして動作確認するスタイルなので、根気さえあれば挫折することはないと思います。おそらくはタイトル通りデータ分析の最初の一歩といえる内容なのですが、pandasなどはかなり高機能なので、データ好きであれば興味を失わず読み進められるでしょう。

  • 好奇心の横断歩道を渡る！ さん

    読了日：2019/01/13

    matplotlibの章はまだですが。numpyとpandasの章はとても役に立った。もう知らなかったころには戻れない。リストと辞書だけでなんとか頑張るよりもpandasを使った方が楽な場面は、自分の場合だと頻繁にあるし、行列計算を関数電卓やExcel以外でもできるのはうれしい。それに加えて、インデックスの参照方法の項など、頻繁に使いそうな小技がいくつかあってうれしかった。

  • Masatoshi Takemoto さん

    読了日：2020/02/09

    一通り目を通しただけだが読了。詳しく書かれているのはわかるが、全然消化が追い付かず。実際のデータ処理で躓くまでこの本は一旦お休み。その頃なら記述の趣旨が再発見できるだろう。

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