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最終更新日:2019.04.23

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pandasクックブック ―Pythonによるデータ処理のレシピ―

pandasクックブック

A5/384ページ/2019年02月05日
ISBN978-4-254-12242-8 C3004
定価4,536円(本体4,200円+税)

Theodore Petrou 著/黒川利明 訳

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紀伊國屋書店 旭屋倶楽部 東京都書店案内

データサイエンスや科学計算に必須のツールを詳説。〔内容〕基礎/必須演算/データ分析開始/部分抽出/booleanインデックス法/インデックスアライメント/集約,フィルタ,変換/整然形式/オブジェクトの結合/時系列分析/可視化

執筆者一覧

著者略歴
Petrou Theodore
数学教師,企業でデータサイエンティスト(データ探索,リアルタイムWebサービス,アプリケーションの開発など)としての勤務などを経てデータ解析の専門的な教育会社Dunder Dataを創設。

訳者紹介
黒川 利明
1972年、東京大学教養学部基礎科学科卒。
1972年,東京大学教養学部基礎科学科卒。東芝(株),新世代コンピュータ技術開発機構,日本IBM,(株)CSK(現SCSK(株)),金沢工業大学を経て,2013年よりデザイン思考教育研究所主宰。過去に文部科学省科学技術政策研究所客員研究官として,ICT人材育成やビッグデータ,クラウド・コンピューティングに関わり,現在情報規格調査会SC22 C#,CLI,スクリプト系言語SG主査として,C#,CLI,ECMAScript,JSONなどのJIS作成,標準化に携わっている。他に,日本規格協会標準化アドバイザー,日本マネジメント総合研究所LLC客員研究員。ICES創立メンバー,画像電子学会国際標準化教育研究会委員長としてデータサイエンティスト教育,デザイン思考教育,地域活動などに関わる。

目次

1 Pandas基礎
 レシピ1 DataFrameの解剖学
 レシピ2 DataFrame主要素へのアクセス
 レシピ3 データ型の理解
 レシピ4 データのカラムをSeriesとして選択
 レシピ5 Seriesのメソッド呼び出し
 レシピ6 Seriesの演算子の働き
 レシピ7 Seriesのメソッドチェイニング
 レシピ8 分かりやすいインデックスに置き換え
 レシピ9 行とカラムの名前変更
 レシピ10 カラムの作成と削除
2 DataFrameの必須演算
 レシピ11 DataFrameのカラムを複数選択
 レシピ12 カラムをメソッドで選択
 レシピ13 カラムを意味が分かるように順序付け
 レシピ14 DataFrame全体の操作
 レシピ15 DataFrameのメソッドチェイニング
 レシピ16 DataFrameの演算子の働き
 レシピ17 欠損値の比較
 レシピ18 DataFrame演算の方向を転置
 レシピ19 大学のキャンパスのダイバーシティ指標の計算
3 データ分析開始
 レシピ20 データ分析ルーチンの開発
 レシピ21 データ型を変更してメモリ削減
 レシピ22 最大の中の最小を選択
 レシピ23 ソートして各グループでの最大を選択
 レシピ24 sort_valuesでnlargestの代用
 レシピ25 トレール注文の価格計算
4 データから部分抽出
 レシピ26 Seriesデータの選択
 レシピ27 DataFrameの行の選択
 レシピ28 DataFrameの行とカラムの同時選択
 レシピ29 整数とラベルの両方でデータ選択
 レシピ30 スカラー選択の高速化
 レシピ31 行の手軽なスライシング
 レシピ32 文字順にスライシング
5 booleanインデックス法
 レシピ33 boolean統計量の計算
 レシピ34 複数のboolean条件の構築
 レシピ35 booleanインデックス法によるフィルタリング
 レシピ36 インデックス選択によるbooleanインデックス法の代用
 レシピ37 重複のないインデックスとソートしたインデックスによる選択
 レシピ38 株価見通しの計算
 レシピ39 SQLのWHERE節の翻訳
 レシピ40 株式収益率の正規度判定
 レシピ41 queryメソッドによるbooleanインデックス法の読みやすさ改善
 レシピ42 whereメソッドによるSeriesの保持
 レシピ43 DataFrameの行のマスキング
 レシピ44 boolean,整数位置,ラベルによる選択
6 インデックスアラインメント
 レシピ45 インデックスオブジェクトの検査
 レシピ46 デカルト積の作成
 レシピ47 インデックス爆発
 レシピ48 等しくないインデックスの値を埋める
 レシピ49 別のDataFrameからカラムを追加
 レシピ50 各カラムの最大値をハイライトする
 レシピ51 メソッドチェイニングでidxmaxの代用
 レシピ52 最多の最大値を求める
7 集約,フィルタ,変換のためのグループ分け
 レシピ53 集約の定義
 レシピ54 複数のカラムと関数のグループ分けと集約
 レシピ55 グループ分けの後でMultiIndex解消
 レシピ56 集約関数のカスタマイズ
 レシピ57 集約関数の*argsと**kwargsをカスタマイズ
 レシピ58 groupbyオブジェクトの検討
 レシピ59 マイノリティが多数派の(米国の)州をフィルタリング
 レシピ60 減量の勝負でtransform
 レシピ61 SATの加重平均点を州ごとにapplyで計算
 レシピ62 連続変数でグループ分け
 レシピ63 都市間の航空便の総数
 レシピ64 定時離着陸の最長ストリーク
8 整然形式にデータを再構成
 レシピ65 変数値カラム名をstackで整然化
 レシピ66 変数値カラム名をmeltで整然化
 レシピ67 複数の変数グループを同時にスタック
 レシピ68 スタックしたデータを元に戻す
 レシピ69 groupby集約の後でunstack
 レシピ70 groupby集約でpivot_tableの代用
 レシピ71 変形を容易にするレベル軸の名前変更
 レシピ72 複数の変数がカラム名になっている場合の整然化
 レシピ73 複数の変数がカラム値の場合の整然化
 レシピ74 複数の値が同じセルにある場合の整然化
 レシピ75 変数がカラム名とカラム値になっている場合の整然化
 レシピ76 複数の観察が同じテーブルにある場合の整然化
9 pandasオブジェクトの結合
 レシピ77 DataFrameに新たな行を追加
 レシピ78 複数のDataFrameを接合
 レシピ79 トランプとオバマの大統領としての信認レベル比較
 レシピ80 concat, join, mergeの相違点を理解
 レシピ81 SQLデータベースへの接続
10 時系列分析
 レシピ82 Pythonとpandasの日付ツールの違いの理解
 レシピ83 時系列を賢くスライシング
 レシピ84 DatetimeIndexでだけ働くメソッドを使う
 レシピ85 週ごとの犯罪件数
 レシピ86 週ごとの犯罪と交通事故を別々に集約
 レシピ87 曜日と年での犯罪件数の測定
 レシピ88 DatetimeIndexで無名関数を使いグループ分け
 レシピ89 Timestampと別のカラムでグループ分け
 レシピ90 merge_asofで犯罪率が20%低かったのは最近ではいつかを見つける
11 matplotlib, pandas, seabornによる可視化
 レシピ91 matplotlib入門
 レシピ92 matplotlibでデータの可視化
 レシピ93 pandasのプロットの基本
 レシピ94 flightsデータセットの可視化
 レシピ95 層グラフで今後の傾向を発見する
 レシピ96 seabornとpandasの違いを理解
 レシピ97 seabornグリッドで多変量解析
 レシピ98 diamondsデータセットのSimpsonパラドックスをseabornで明らかにする