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現場で使える!pandasデータ前処理入門 機械学習・データサイエンスで役立つ前処理手法

現場で使える!pandasデータ前処理入門 機械学習・データサイエンスで役立つ前処理手法

株式会社ロンバート

翔泳社 / 2020-04-20

累計読者数3
平均ハイライト数 5.7件/人
推定読了時間 約14時間38分
star総合評価 41/100
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この本について

データを触っていると、「この列、日付のはずなのに文字列で来てるぞ…」「別ファイルの情報をくっつけたいだけなのに、毎回どこかで型がズレる…」みたいな、小さなつまずきが積み重なることがあります。コード自体は動くのに、思ったとおりに整理されたデータにならないあの感じ。作業のたびに手探りになるの、けっこうしんどいですよね。 この本を読んでいて、読者が拾っている抜粋を見ると「型の扱い」「Index の正体」「日付まわりの変換」「複数データのマージ」あたりに手応えを感じているようでした。どれも“知ってるつもり”で進めると地味にバグる領域で、現場ではここを丁寧にできるかで作業スピードが全然変わります。datetime の変換をきちんと理解できると、後続の差分計算がすっと腑に落ちるし、Index をただのラベルではなく“変更不可の配列”として扱えるようになると、データフレーム操作の見通しが良くなります。さらに、pandas が得意なマージ処理も「結局どう整えれば安全に結合できるのか」が具体的に書かれていて、実務で困るポイントにちゃんと寄り添ってくれます。 派手さはないけど、現場で「あ、そういうことか」と腑に落ちる瞬間を増やしてくれる本です。pandas を“なんとなく動かしている”状態から一歩抜けたい人には、特に刺さると思います。

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書籍情報(出版社紹介・目次)expand_more

出版社による紹介

機械学習エンジニア&データサイエンティスト必携! 初学者でもpandasによる前処理手法がわかる 【本書の背景】 機械学習やデータサイエンスでは、いかに「きれいなデータ」を用意できるかが非常に重要です。データクレンジングともいわれますが、実際の現場のデータは、機械学習やデータ分析にすぐ利用できるデータは皆無に等しく、エンジニアによりデータの前処理が必須となってきています。 【本書の概要】 本書は、機械学習やデータサイエンスの現場では、データ処理に必要な定番のライブラリ「pandas」を用いて、前処理の基本と様々な前処理手法について、あますところなく解説した書籍です。 初学者向けにシンプルでわかりやすいサンプルを用いていますので、pandasの基本操作方法やデータ構造、さらに前処理の基本の理解についてもしっかり学ぶことができます。 pandasを理解することで、様々な機械学習・データ分析タスクがスムーズに行えるようになります。 【本書の対象読者】 ・機械学習エンジニア(初学者) ・データサイエンティスト(初学者) 【著書からひとこと】 本書では機械学習「初学者向け」にpandasの基本的な操作を解説しています。初歩的な要約統計量の算出やグループ化やダミー変数、さらに文字列や時系列データの基本操作など、幅広い範囲をカバーしています。 日々、データを業務で取り扱う機械学習エンジニアやKaggle等のデータ分析競技をやられている方に向けて、pandasを使ったデータ前処理のお役に立てばと思い執筆いたしました。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。 (翔泳社)
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