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Pythonデータ分析実践ハンドブック実務で使えるデータ加工のテクニック

寺田学, 神沢雄大, @driller, 辻真吾

3,300円 (3,000円+税)

本書は、Pythonやpandasの基礎を身につけた方が、データ分析を行ううえで知っておきたい「データ分析の実務で使うノウハウ」をまとめた書籍です。さまざまな種類のデータの読み込みから加工、可視化、データの評価、pandasやNumPyの活用方法など、Pythonを使ってデータを加工し分析する方法を詳しく学べます。

内容紹介

●データの加工や分析の実践スキルを身につけよう

本書は、Pythonやpandasの基礎を身につけた方が、データ分析を行ううえで知っておきたい「データ分析の実務で使うノウハウ」をまとめた書籍です。

さまざまな種類のデータの読み込みから加工、可視化、データの評価、pandasやNumPyの活用方法など、Pythonを使ってデータを加工し分析する方法を詳しく学べます。データ加工のレシピやデータ分析に必要な数学の知識についても学べます。

【本書で学べること】
・データ加工の基礎知識
・データの種類と読み込み
・表形式データの加工
・NumPyと数値データ
・データの評価
・時系列データの処理
・テキスト情報の処理
・画像データの処理
・グラフデータの処理
・地理空間データの処理
・データ分析に必要な線形代数

【本書で学べること】「Pythonのデータ活用や加工をより詳しく理解したい」「実務でデータ分析をしたい」「幅広いデータ形式の知識を持ちたい」「普段からPythonでデータ分析をしているが、データハンドリングの知識を学びたい／ツールの使い方を調べたい」といった方におすすめの一冊です。

書誌情報

著者: 寺田学, 神沢雄大, @driller, 辻真吾
発行日: 2023-09-22 (紙書籍版発行日: 2023-09-22)
最終更新日: 2024-02-09
バージョン: 1.0.1
ページ数: 424ページ(PDF版換算)
対応フォーマット: PDF, EPUB
出版社: インプレス

対象読者

Pythonのデータ活用や加工をより詳しく理解したい方・実務でデータ分析をしたい方・幅広いデータ形式の知識を持ちたい方・普段からPythonでデータ分析をしているがデータハンドリングの知識を学びたい／ツールの使い方を調べたい方

著者について

寺田学

Python Web関係の業務を中心にコンサルティングや構築を株式会社CMSコミュニケーションズ代表取締役として手がけている。ほかにも、一般社団法人PyCon JP Association理事や一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会顧問理事を務める。Pythonをはじめとした技術話題を扱うPodcast「terapyon channel」https://podcast.terapyon.net/を配信中。共著『見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み機械学習図鑑』『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書第2版』（いずれも翔泳社）、監修『スラスラわかるPython 第2版』（翔泳社）、監訳『Pythonハッカーガイドブック』（マイナビ出版）、そのほかの執筆活動も行っている。

神沢雄大

チューリッヒ保険会社にて、カスタマーエクスペリエンス向上やマーケティング、業務改善のためのデータ分析と機械学習モデル構築／運用に従事し、データに基づいたビジネス上の意思決定と効率化をサポートしている。R言語のコミュニティTokyo.Rの運営チームのメンバーでもあり、そのほか、定期的に国内外のイベントに登壇している。https://ytknzw.github.io/

@driller

デリバティブを中心とした金融データの分析にPythonを活用している。Python × 金融のコミュニティfin-py主宰。共著に『改訂版 Pythonユーザのための Jupyter[実践]入門』（技術評論社）、『Pythonインタラクティブ・データビジュアライゼーション入門』（朝倉書店）がある。

辻真吾

大学の研究所に勤務し、Pythonを使ったデータ解析をバイオ、エネルギー、教育といった幅広い分野へ適用する研究を行っている。『Pythonスタートブック［増補改訂版］』（技術評論社）、『Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造』（講談社）、『ゼロから始めるデータサイエンス入門——R・Python一挙両得——』（講談社）などの著書がある。詳しくは、www.tsjshg.infoまで。

1-1 データ加工の目的
1-1-1 データ加工とは
1-1-2 データ加工の必要性
1-1-3 データ加工の実情
1-2 データ分析エンジニアの役割
1-2-1 データ分析エンジニアとは
1-2-2 データサイエンティストとは
1-3 データの種類
1-3-1 データ形式
1-3-2 データ構造
1-4 ライブラリの種類
1-4-1 ライブラリが提供する機能
1-4-2 主なライブラリ

第2章　データの種類と読み込み

2-1 CSV形式
2-1-1 CSV形式のデータ
2-1-2 データサンプル
2-1-3 open()関数で読み込み
2-1-4 pandasでCSV読み込み
2-1-5 csvモジュールで読み込み
2-2 Excel形式
2-2-1 Excelファイルの扱い
2-2-2 データサンプル
2-2-3 pandasでExcelファイルの読み込み
2-2-4 pandasでExcelファイルの書き込み
2-2-5 Pythonオブジェクトで読み書き
2-3 JSON形式
2-3-1 JSON形式の特徴
2-3-2 データサンプル
2-3-3 JSON形式の処理
2-3-4 jsonライブラリ
2-3-5 pandasのDataFrameに変換
2-3-6 pandasで直接読み込み
2-3-7 json_normalize()関数
2-4 HTML形式
2-4-1 Webスクレイピング
2-4-2 データサンプル
2-4-3 データの取得方法
2-4-4 pandasでtableタグを取得
2-5 XML形式
2-5-1 データサンプル
2-5-2 XML形式のデータ
2-5-3 pandasのオブジェクトに変換
2-6 文書データ
2-6-1 青空文庫のデータをDataFrame化
2-7 画像データ
2-7-1 Pillowで画像の読み込み
2-8 音声データ
2-9 RDBデータ
2-9-1 SQLite3
2-9-2 データサンプル
2-9-3 sqlite3モジュール
2-9-4 pandasでRDBデータの読み込み
2-10 pickle形式
2-10-1 pickleの注意点
2-10-2 DataFrameをpickle化
2-11 parquet形式
2-11-1 pickle形式との違い
2-11-2 pandasでの利用
2-11-3 pandas DataFrameとの違い

第3章　表形式データの加工

3-1 データの連結／結合
3-1-1 データの連結／結合方法と関数／メソッド
3-1-2 concat()関数によるDataFrameの連結
3-1-3 concat()関数によるDataFrameの結合
3-1-4 join()メソッドによるDataFrameの結合
3-1-5 merge()関数によるDataFrameの結合
3-2 データの変形
3-2-1 ピボットとアンピボット
3-2-2 スタックとアンスタック
3-2-3 ダミー変数
3-2-4 要素の展開
3-3 カテゴリーデータの処理
3-3-1 尺度水準
3-3-2 カテゴリーデータの生成
3-3-3 カテゴリーデータへの型変換
3-3-4 カテゴリーデータの順序付け
3-3-5 データの離散化によるカテゴリーデータの生成
3-3-6 .catアクセサ
3-3-7 CategoricalIndex
3-3-8 カテゴリーデータの結合
3-4 データのグループ化
3-4-1 GroupByオブジェクト
3-4-2 データの集約
3-4-3 GroupByオブジェクトのフィルタリング
3-4-4 GroupByオブジェクトのデータの可視化
3-5 階層型インデックス（MultiIndex）
3-5-1 MultiIndexの生成
3-5-2 MultiIndexを持つオブジェクトへのアクセス
3-5-3 MultiIndexのグループ化とアライメント
3-5-4 MultiIndexの階層の変更
3-5-5 MultiIndexのソート

第4章　NumPyと数値データ

4-1 配列の構造とブロードキャスト
4-1-1 配列の形状を変える
4-1-2 ブロードキャスト
4-2 数値データの型
4-2-1 NumPyの数値データ型
4-2-2 数値の演算と型の変換

第5章　データの評価

5-1 使用するデータの紹介と読み込み
5-1-1 ペンギンデータの概要
5-1-2 データ読み込み
5-1-3 読み込み結果の簡単なチェック
5-1-4 読み込んだデータの保存
5-2 定量的評価（統計量）
5-2-1 要約統計量の確認
5-3 定性的評価（可視化）
5-3-1 データ可視化のためのライブラリ
5-3-2 グラフの種類
5-4 データの分布の確認
5-4-1 統計的な確認
5-4-2 ヒストグラムによる分布の確認
5-4-3 散布図による分布の確認
5-5 外れ値、異常値
5-5-1 外れ値の確認
5-5-2 外れ値への対処方法
5-6 欠損値
5-6-1 欠損値の基礎知識
5-6-2 欠損値の発生パターン（メカニズム）と対処方法
5-7 値の重複
5-7-1 重複の有無の確認方法
5-7-2 重複の発生パターンと対処方法

第6章　時系列データの処理

6-1 時系列データを扱うpandas のデータ型
6-1-1 Timestampクラス
6-1-2 Periodクラス
6-1-3 Timedeltaクラス
6-1-4 DateOffsetクラス
6-2 時系列データのインデックス
6-2-1 DatetimeIndexクラス
6-2-2 date_range()関数
6-2-3 DatetimeIndexへのアクセス
6-2-4 PeriodIndexクラス
6-2-5 period_range()関数

第7章　テキスト情報の処理

7-1 Pythonを使った文字列処理
7-1-1 正規表現による処理
7-1-2 複数行のテキストデータの処理
7-1-3 DataFrame化
7-2 pandasによるテキストデータの処理
7-2-1 テキストデータで扱うデータ型
7-2-2 .strアクセサ

第8章　画像データの処理

8-1 Pillowを使った画像の加工
8-1-1 サムネイル化
8-1-2 クロップ（切り取り）
8-1-3 グレースケール（モノクロ）化
8-1-4 複数の画像をまとめて処理する方法
8-2 NumPyを使った画像データ処理
8-2-1 画像とNumPy配列の間の変換
8-2-2 拡大／縮小
8-2-3 切り取り／貼り付け
8-2-4 分割（n等分）
8-2-5 90度単位での回転
8-2-6 反転
8-2-7 複製／貼り合わせ
8-2-8 次元の操作
8-2-9 HWCとCHWとの変換
8-2-10 色（チャネル）の積み重ね／変換

第9章　グラフデータの処理

9-1 グラフとNetworkX
9-1-1 グラフ構造の例
9-1-2 グラフの基本
9-1-3 NetworkX入門
9-1-4 NetworkXを使ったグラフの解析
9-1-5 pyvisを使ったグラフの描画
9-1-6 グラフのためのファイル形式
9-2 実践的なグラフデータの解析
9-2-1 データの準備
9-2-2 グラフの構築
9-2-3 ノードの特徴を定量化する

第10章　地理空間データの処理

10-1 地理空間データの概要
10-1-1 地理空間データとは
10-1-2 GIS（地理情報システム）
10-1-3 CRS（座標参照系）
10-1-4 データ形式
10-1-5 GISで利用する主なライブラリ
10-2 地理空間データのファイル形式と読み込み
10-2-1 GeoJSON
10-2-2 シェープファイル
10-2-3 GeoTIFF
10-3 地理空間データの操作
10-3-1 Geometricオブジェクト
10-3-2 Geometricオブジェクトの属性
10-3-3 距離の算出
10-4 GeoPandas
10-4-1 GeoDataFrame
10-4-2 .cxインデクサ
10-4-3 GeoSeriesの処理
10-5 地理空間データの可視化
10-5-1 ポイントの可視化
10-5-2 ラインの可視化
10-5-3 ポリゴンの可視化

第11章　データ加工のための線形代数

11-1 線形代数の基本
11-1-1 ベクトルと内積
11-1-2 行列
11-1-3 転置行列とその性質
11-1-4 行列とベクトル
11-1-5 行列のランク
11-1-6 ベクトルの射影
11-1-7 固有値と固有ベクトル
11-1-8 行列の種類のまとめ
11-2 行列の特異値分解
11-2-1 2次元を1次元にする
11-2-2 行列を特異値分解する
11-2-3 特異値分解の詳細
11-2-4 特異値分解と主成分分析
11-2-5 行列の近似
11-2-6 特異値分解と固有値／固有ベクトル

付録A　Pythonのインストール

A-1 WindowsにPythonをインストールする
A-2 macOSにPythonをインストールする
A-3 コマンドラインでPythonを起動する
A-4 仮想環境のススメ

付録B　パッケージのインストール

B-1 pipコマンド
B-2 本書で利用するサードパーティ製パッケージ

付録C　pandasとMatplotlibによる可視化

C-1 使用データ
C-2 散布図
C-3 折れ線グラフ
C-4 棒グラフ
C-5 ヒストグラム
C-6 箱ひげ図
C-7 文字化けへの対処

索引

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