Pythonによるデータ分析入門 第3版 Pandas、numpy、jupyterを使ったデータ処理

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。

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

【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データハッカー兼起業家。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

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、フィーチャーフォンアプリやスマートフォンアプリ、ウェブアプリの開発やサーバインフラの運用・保守、各種気象データやビジネスデータを用いた調査分析、後進の育成といった多様な業務に携わってきた。現在は、自社レーダー等の生の気象観測データを誰もが使えるかたちに処理して流通させたり表示系を用意したりといった、データの活用を促進する業務に注力している。技術に触れることは趣味でもあり、私生活でもオープンソースソフトウェアの開発を行っている（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）