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こんにちは！
この記事では、以下のような疑問にお答えします。
読者の方Excelでやっていたデータの集計をPythonに置き換えたいけど、pandasの書き方がなかなか覚えられません…
ぼくpandasは「よく使う操作」を先に覚えるのがコツです。入門書で基本をつかんだら、実務の前処理の本で手を動かしていきましょう。
この記事の内容
pandasは、Pythonで表形式のデータを扱うためのライブラリです。CSVやExcelの読み込み、データの絞り込みや集計、結合など、データ分析の前処理の多くをpandasで行います。
Excelでは重くなってしまう大量のデータも、pandasなら短いコードで素早く処理できるため、データ分析や業務の自動化に取り組むSEにとって欠かせない道具です。
この記事では、pandasの基本を学ぶ本、実務の前処理に強くなる本、データ分析全体を体系的に学ぶ本の3つに分けて、おすすめの本を紹介します。
- データの読み込み、絞り込み、集計、結合など、pandasの基本操作が身につく
- 欠損値の処理やデータの整形など、実務でよく出てくる前処理ができるようになる
- NumPyや可視化ライブラリと組み合わせた、データ分析全体の流れが分かる
この記事を書いた人
それでは、中身に入っていきましょう！
ぼくpandasを覚えるときは、自分の仕事で使っているExcelのデータを題材にすると、何をしているのかが分かりやすく、すぐに役立ちます。
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pandasの基本を学ぶ本
よくわかる Pythonデータ分析入門 はじめてでもつまずかないNumPy/Pandas/Matplotlib
IT研修で知られる富士通ラーニングメディアによる、Pythonでのデータ分析の入門書です。
NumPy、pandas、Matplotlibという、データ分析でよく使うライブラリの基本を、研修テキストのように順を追って学べます。
つまずきやすいポイントが丁寧に説明されているので、データ分析が初めての人でも安心して進められます。
pandasを含めたデータ分析の基本を、まとめて身につけたい人の最初の1冊としておすすめです。
Python2年生 データ分析のしくみ 第2版 体験してわかる！会話でまなべる！
ポチップ
会話形式で、データ分析のしくみをやさしく学べる入門書です。
pandasを使ったデータの扱い方を、実際に手を動かしながら体験できるようになっています。
イラストや会話が多く、プログラミングやデータ分析に苦手意識がある人でも読み進めやすい作りです。
Pythonの基本は少し分かるけれど、データ分析は初めてという人に向いています。
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実務の前処理に強くなる本
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
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pandasを使ったデータの前処理に特化した入門書です。
欠損値の扱い、データの型の変換、結合や集計など、実際のデータ分析で必ず必要になる前処理の方法が具体的にまとめられています。
データ分析の時間の多くは前処理にかかるため、この本で学ぶ内容はそのまま作業時間の短縮につながります。
pandasの基本を覚えたあと、実務で使えるレベルを目指したい人におすすめです。
Pythonデータ分析 実践ハンドブック 実務で使えるデータ加工のテクニック
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実務で使えるデータ加工のテクニックを、ハンドブックとしてまとめた本です。
さまざまな形式のデータの読み込みや、実務でよく出てくる加工の方法が、具体的な例とともに紹介されています。
やりたいことからテクニックを探せるので、仕事中に手元に置いて調べながら使えます。
日常的にデータを加工する仕事をしているSEや、データ分析の担当者に向いています。
データ分析全体を体系的に学ぶ本
Pythonによるデータ分析入門 第3版 pandas、NumPy、Jupyterを使ったデータ処理
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pandasの作者であるウェス・マッキニーが書いた、Pythonでのデータ処理の定番書です。
pandasの機能を、基本から応用まで体系的に解説しており、なぜそのように使うのかという考え方まで理解できます。
第3版になり、新しいバージョンのpandasに沿った内容になっています。
pandasを本格的に使いこなしたい人が、一度はじっくり読んでおきたい1冊です。
Pythonデータサイエンスハンドブック 第2版 Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learn
ポチップ
Pythonでのデータサイエンスに必要なライブラリを、幅広く解説したハンドブックです。
pandasだけでなく、NumPyでの計算、Matplotlibでの可視化、scikit-learnでの機械学習まで、データ分析の一連の流れを学べます。
pandasで整えたデータを、可視化や機械学習につなげていく道筋が分かります。
データ分析から機械学習まで、Pythonでの全体像を押さえたい人におすすめです。
さいごに
pandasは、Pythonでデータを扱うときに必ずといってよいほど使う、とても大切なライブラリです。
まずは入門書で基本の操作を覚え、前処理の本で実務の力をつけ、最後に定番書やハンドブックでデータ分析全体を体系的に学んでみてください。
データを素早く整えて分析できるSEは、データ活用の案件でとても頼りにされますよ。
ではまた！
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