Ｐｙｔｈｏｎによるデータ分析入門―ＮｕｍＰｙ、ｐａｎｄａｓを使ったデータ処理

マッキニー，ウェス【著】〈ＭｃＫｉｎｎｅｙ，Ｗｅｓ〉/小林 儀匡/鈴木 宏尚/瀬戸山 雅人/滝口 開資/野上 大介【訳】

オライリー・ジャパン（2013/12発売）

• サイズ B5判／ページ数 452p／高さ 24cm
• 商品コード 9784873116556
• NDC分類 417
• Cコード C3055

内容説明

Ｐｙｔｈｏｎの代表的なデータ解析用ツール、ｐａｎｄａｓのメイン開発者による、Ｐｙｔｈｏｎでデータサイエンスを始めるための情報をまとめた、優れたガイドブック。豊富な事例とサンプルコードを示した実践的、実際的な一冊。

目次

はじめに
Ｐｙｔｈｏｎによるデータ分析事例
ＩＰｙｔｈｏｎ：対話的な開発環境
ＮｕｍＰｙの基本：配列とベクトル演算
ｐａｎｄａｓ入門
データの読み込み、書き出しとファイル形式
データの管理：データのクリーニング、変換、マージ、再形成
プロットと可視化
データの集約とグループ演算
時系列データ
金融と経済データへの応用
ＮｕｍＰｙ：応用編

著者等紹介

マッキニー，ウェス［マッキニー，ウェス］ ［ＭｃＫｉｎｎｅｙ，Ｗｅｓ］
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

小林儀匡［コバヤシノリタダ］
東京大学大学院にて惑星地球科学を修めた後、気象情報会社のコンテンツ運営開発チームにて、サーバ群とコンテンツの開発運営・保守からアプリの開発まで様々な業務に従事

鈴木宏尚［スズキヒロナオ］
東京大学教養学部卒業。国内独立系の戦略コンサルティングファームであるコーポレートディレクションにて、多数の企業の経営戦略・新規事業・中期経営計画の立案、営業改革、Ｄｕｅ　Ｄｉｌｉｇｅｎｃｅなどを担当。２００６年にプレセナ・ストラテジック・パートナーズ設立に参画。共同代表取締役としての自社経営に加え、顧客企業への教育プログラムの提案、コンテンツの開発、講師登壇も担当。個人事業で、動画制作やｉＰｈｏｎｅアプリの開発、翻訳などの活動にも従事

瀬戸山雅人［セトヤママサト］
大手ＳＩｅｒで勤務後、（株）ベストティーチャーの起業に参画し、オンライン英会話サービスを開発。その後、Ｓａｌｅｓｆｏｒｃｅを使用した開発を行うＳＩｅｒに勤務

滝口開資［タキグチハルヨシ］
東京大学大学院修了。日本アイ・ビー・エム株式会社にてメインフレームのエンジニアとして、様々な顧客の基幹業務システムを担当した。２０１３年よりアマゾンデータサービスジャパンにて、顧客サポート業務に従事

野上大介［ノガミダイスケ］
東京大学大学院修了。（株）野村総合研究所を経て、現在（株）ディー・エヌ・エーＭｏｂａｇｅ統合事業本部分析部サービス・アナリティクスＧｒに所属（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）
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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[T2C_]

Pythonを駆使してデータをどうこうする為の基礎がチラホラと。初読時はまるで意味がわからず投げたものの、いくらかコードを書いてみた今になって少しずつその利便性と可能性がわかるようになってきた。特にNumpyと基本と応用の項はベクトルや行列の演算を多用するようになりつつある今、非常に便利で喜びがあった。またブロードキャストの概念に触れる事によって明確に演算の仕様について区別出来るようになったのも非常に有り難い。これから実際にそれなりの規模のデータに触れるので、もう一度壁にぶつかった時読みたい。

2015/08/05

[inakoshi]

実践でかなり使い込んだので、今後も頻繁に参照すると思うが、読了としよう。これまでExcel, RDB, Rの間を行ったり来たりしていた作業が、ほぼPythonだけで完了できる。分析をはじめる敷居をものすごく下げることができる。ipython+notebook+sklearn+matplotlibの組み合わせは現在最強だろう。

2014/12/21

[日々]

7点 pandas をどう使うべきかを実践例を重ねながら教えてくれる本。開発者本人が書いただけあって示唆に富んでいる。英語版の 2nd Edition は October 21, 2017 に発売予定。まちどおしい。

2017/08/12

[hadacchi]

リファレンスとして読む場合，読了のトリガーが決めづらいので，あまり開かなくなった時をもって読了としている． pythonはオンラインドキュメントが整っているので書籍の必要性は低いものの，pandasに関してはデータの構造や意味が分かり辛く本書に頼った． pandas内部にもmatplotlibの機能やnumpyの機能が備わっていて，それらをオンラインドキュメントで補完しながら読むのが良いと思う． いざpandasを使い始めると，欲しい機能がある程度揃っていて便利．

2017/06/10

[syatsuzuka]

内容を大きくわけると、Numpy, Panda, Matplotlibの紹介といったところでしょうか。細かい行列データのハンドリングに関する説明に大分紙面が割かれてますが、小技的な説明が多く、正直、読んでよかった感があまりなかったです。もしかしたら、データサイエンティストを本業とする人にとっては、目から鱗的な便利小技だったりするのかもしれませんが。

2017/03/18