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【図書】 Ｐｙｔｈｏｎによるデータ分析入門

ｐａｎｄａｓ、ＮｕｍＰｙ、Ｊｕｐｙｔｅｒを使ったデータ処理 -- 第３版 --
Ｗｅｓ　ＭｃＫｉｎｎｅｙ ／著, 瀬戸山雅人 ／訳, 小林儀匡 ／訳   -- オライリー・ジャパン -- ２０２３．８ -- ２４ｃｍ -- ５８９ｐ

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タイトル Ｐｙｔｈｏｎによるデータ分析入門
副書名 ｐａｎｄａｓ、ＮｕｍＰｙ、Ｊｕｐｙｔｅｒを使ったデータ処理
版情報 第３版
著者名等 Ｗｅｓ　ＭｃＫｉｎｎｅｙ ／著, 瀬戸山雅人 ／訳, 小林儀匡 ／訳  
出版 オライリー・ジャパン ２０２３．８
大きさ等 ２４ｃｍ ５８９ｐ
分類 417
件名 数理統計学－データ処理
注記 原タイトル：Ｐｙｔｈｏｎ　ｆｏｒ　Ｄａｔａ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　原著第３版の翻訳
注記 索引あり
著者紹介 【Ｗｅｓ　ＭｃＫｉｎｎｅｙ】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。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。（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）
要旨 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
ISBN(13)、ISBN 978-4-8144-0019-5　　 4-8144-0019-5
書誌番号 1122075055
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1122075055

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