図書
ImageImage

pandasライブラリ活用入門 : Pythonデータ分析/機械学習のための基本コーディング! (impress top gear)

Icons representing 図書
The cover of this title could differ from library to library. Link to Help Page

pandasライブラリ活用入門 : Pythonデータ分析/機械学習のための基本コーディング!

(impress top gear)

Call No. (NDL)
M151-M27
Bibliographic ID of National Diet Library
029506894
Material type
図書
Author
Daniel Y.Chen 著ほか
Publisher
インプレス
Publication date
2019.2
Material Format
Paper
Capacity, size, etc.
380p 図版16p ; 24cm
NDC
007.6
View All

Notes on use

Note (General):

原タイトル: Pandas for Everyone

Search by Bookstore

Table of Contents

  • 表紙 商標など 口絵 序文 まえがき 本書の構成 本書の読み方 データの入手方法など 謝辞 第1部 基本的な使い方の基本 第1章 DataFrameの基礎/1.1 はじめに 1.2 最初のデータセットをロードする 1.3 列、行、セルを見る 1.4 グループ化と集約 1.5 基本的なグラフ 1.6 まとめ 第2章 pandasのデータ構造/2.1 はじめに 2.2 データを自作する 2.3 Seriesについて 2.4 DataFrameについて 2.5 SeriesとDataFrameの書き換え 2.6 データのエクスポートとインポート 2.7 まとめ 第3章 プロットによるグラフ描画/3.1 はじめに 3.2 matplotlib 3.3 matplotlibによる統計的グラフィックス 3.4 seaborn 3.5 pandasのオブジェクト 3.6 seabornのテーマとスタイル 3.7 まとめ 第2部 データ操作によるクリーニング 第4章 データを組み立てる/4.1 はじめに 4.2 "整然データ"/4.3 連結 4.4 複数のデータセットをマージする 4.5 まとめ 第5章 欠損データへの対応/5.1 はじめに 5.2 NaNとは何か 5.3 欠損値はどこから来るのか 5.4 欠損データの扱い 5.5 まとめ 第6章 "整然データ"を作る/6.1 はじめに 6.2 複数列に(変数ではなく)値が入っているとき 6.3 複数の変数を含む列がある場合 6.4 行と列の両方に変数があるとき 6.5 1個の表に観察単位が複数あるとき(正規化) 6.6 同じ観察単位が複数の表にまたがっているとき 6.7 まとめ 第3部 データの準備―変換/整形/結合など 第7章 データ型の概要と変換/7.1 はじめに 7.2 データ型/7.3 型変換 7.4 カテゴリ型データ 7.5 まとめ 第8章 テキスト文字列の操作/8.1 はじめに 8.2 文字列 8.3 文字列メソッド 8.4 その他の文字列メソッド 8.5 文字列のフォーマッティング 8.6 正規表現 8.7 regexライブラリ/8.8 まとめ 第9章 applyによる関数の適用/9.1 はじめに 9.2 関数 9.3 applyの基本 9.4 applyの応用 9.5 関数のベクトル化 9.6 ラムダ関数 9.7 まとめ 第10章 groupby演算による分割-適用-結合/10.1 はじめに 10.2 集約 10.3 変換(transform) 10.4 フィルタリング 10.5 DataFrameGroupByオブジェクト 10.6 マルチインデックスを使う 10.7 まとめ 第11章 日付/時刻データの操作/11.1 はじめに 11.2 Pythonのdatetimeオブジェクト/11.3 datetimeへの変換 11.4 日付を含むデータをロードする 11.5 日付のコンポーネントを抽出する 11.6 日付の計算とtimedelta 11.7 datetimeのメソッド 11.8 株価データを取得する 11.9 日付によるデータの絞り込み 11.10 日付の範囲 11.11 値をシフトする 11.12 リサンプリング 11.13 時間帯 11.14 まとめ 第4部 モデルをデータに適合させる 第12章 線形モデル/12.1 はじめに/12.2 単純な線形回帰 12.3 重回帰 12.4 sklearnでインデックスラベルを残す 12.5 まとめ 第13章 一般化線形モデル/13.1 はじめに/13.2 ロジスティック回帰 13.3 ポアソン回帰 13.4 その他の一般化線形モデル/13.5 生存分析 13.6 まとめ 第14章 モデルを診断する/14.1 はじめに/14.2 残差 14.3 複数のモデルを比較する 14.4 k分割交差検証 14.5 まとめ 第15章 正則化で過学習に対処する/15.1 はじめに/15.2 なぜ正則化するのか 15.3 LASSO回帰 15.4 リッジ回帰 15.5 ElasticNet 15.6 交差検証 15.7 まとめ 第16章 クラスタリング/16.1 はじめに/16.2 k平均法 16.3 階層的クラスタリング 16.4 まとめ ほか

Holdings of Libraries in Japan

This page shows libraries in Japan other than the National Diet Library that hold the material.

Please contact your local library for information on how to use materials or whether it is possible to request materials from the holding libraries.

Kanto

Kinki

  • 岡山県立図書館

    Paper
    Call No.:
    007.609/チエ19/
    Book Registration Number:
    0014863294
  • 高知県立図書館

    Paper
    Call No.:
    007.609-チエ
    Book Registration Number:
    1109441889
  • CiNii Research

    Search Service
    Paper
    You can check the holdings of institutions and databases with which CiNii Research is linked at the site of CiNii Research.

Search by Bookstore

Publication bibliographic database Books Find a bookstore where you can purchase books from

Books is a database of the publishing industry with information provided by publishers. You can search for currently available paperbacks and eBooks.

Bibliographic Record

You can check the details of this material, its authority (keywords that refer to materials on the same subject, author's name, etc.), etc.

Paper Digital

Material Type
図書
ISBN
978-4-295-00565-0
Title Transcription
パンダス ライブラリ カツヨウ ニュウモン : パイソン データ ブンセキ キカイ ガクシュウ ノ タメ ノ キホン コーディング
Author/Editor
Daniel Y.Chen 著
吉川邦夫 訳
福島真太朗 監訳
Series Title
Author Heading
吉川, 邦夫, 1957- ヨシカワ, クニオ, 1957- ( 00328917 )Authorities
福島, 真太朗, 1981- フクシマ, シンタロウ, 1981- ( 001183898 )Authorities
Publication, Distribution, etc.
Publication Date
2019.2
Publication Date (W3CDTF)
2019