本記事では、pandasについて学べるおすすめの参考書を紹介しています。
気になった参考書があれば、購入する前にAmazonの無料試し読みで内容を確認することをおすすめします。
表紙がイラストをたくさん使っているから、内容も初心者向けだろうと思い購入してみたら、図解での説明が少なく文字で埋め尽くされている参考書だった。。なんてこともありますので。
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Contents
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
| 出版社 | 翔泳社 |
|---|---|
| 著者 | 株式会社ロンバート |
| 発売日 | 2020/4/20 |
| ページ数 | 978ページ |
| レビュー (Amazon) | (60件) |
- pandasの概要とPythonの基本操作
- pandasのデータ構造
- データ参照と読み込み
- データ集計と並べ替え
- データ変形
- 欠損値・外れ値・重複データ
- 関数適用とグループ化
- その他の操作
- データ分析の基本
pandasの使い方はググっても出てくるのですが、まとまった物が欲しくて購入しました。Pythonの基本的なこともさらっと書かれており、便利だと感じています。
引用元：Amazonレビュー
Pythonデータ分析/機械学習のための基本コーディング! pandasライブラリ活用入門
| 出版社 | インプレス |
|---|---|
| 著者 | Daniel Y. Chen / 吉川 邦夫 / 福島 真太朗 |
| 発売日 | 2019/2/22 |
| レビュー (Amazon) | (51件) |
- 基本的な使い方の基本
- データ操作によるクリーニング
- データの準備―変換／整形／結合など
- モデルをデータに適合させる
- 締めくくり―次のステップへ
手取り足取り解説してくれるわけではないので初学者向けではないかもしれませんが、ある程度Pythonの知識があれば、スキルアップにとても役立つ本だと思います！色々なPython関連本を取り寄せて比較検討した結果、翻訳本特有の不自然さがなく、体系的に分かりやすく解説してあるところがとても気に入っており、今はこの本だけでスキルアップに励んでいます。
引用元：Amazonレビュー
この本ではpandasを使ってデータを取り込んでいろんな形で視覚化したり分析したりする手順を、基本的なところから始めて順番にやっています。 Jupyter Notebook で入力しながらやっていくと、内部形式の違いとか分析の比較とかいろいろ確認する手順も語られてて非常に勉強になりました。 全体の知識量が膨大なので、明日から自由自在に使いこなせるとは思いませんが、pandasなどを使ったデータ処理について何が出来るかの基本的なことはわかったと思います。
引用元：Amazonレビュー
Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理
| 出版社 | オライリージャパン |
|---|---|
| 著者 | Wes McKinney |
| 発売日 | 2018/7/26 |
| ページ数 | 596ページ |
| レビュー (Amazon) | (113件) |
- Pythonの基礎、IPythonとJupyter Notebook
- Python組み込みのデータ構造と関数、ファイルの扱い
- NumPyの基礎：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
- データのクリーニングと前処理
- データラングリング：連結、結合、変形
- 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
- pandas：応用編
- Pythonにおけるモデリングライブラリ入門
- データ分析の実例
Pythonの基礎から入り、データ分析の実践までを網羅的に学ぶことができる。 とりわけNumpyとPandasにページを割いていることもあり、データサイエンスの基礎中の基礎からしっかりと学ぶことができる。 これからデータサイエンスに取り組みたい人は一通り頭からやってみることを強くおすすめします。
引用元：Amazonレビュー
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