【2024年】「pandas」のおすすめ 本 66選！人気ランキング
- pandasクックブック ―Pythonによるデータ処理のレシピ―
- 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
- Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習
- 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
- 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
- pandasデータ処理ドリル Pythonによるデータサイエンスの腕試し
- Python実践データ分析100本ノック
- 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 (impress top gear)
- Kaggleで勝つデータ分析の技術
- 東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ~Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析~
Python（パイソン）は初心者が比較的修得しやすく、AI（人工知能）やパターン認識などの先端技術に活用されている優れたプログラミング言語です。 本書では、初心者を対象に、Pythonを使ったプログラミングの勘所をやさしく解説しました。 例題に取り組むことで、プログラミングとはどういうものかを理解し、プログラミング的思考を身につけてもらうことを目的に執筆しました。 読者の皆さんが、楽しみながらPythonの素晴らしさやプログラミングの醍醐味を感じていただけたら、著者として望外の喜びです。
Pythonによるデータ分析のコンパクトな入門書。日常的な事例をJupyter Notebookで分析していく。 プログラミング言語Pythonによるデータ分析のコンパクトな入門書。Jupyter Notebookでコードを実行しながら日常的な事例を分析していく。Pythonの文法や統計学の理論には深入りせず，各分析の目的と意味を丁寧に解説。 第１章 学ぶための準備をしよう──本書の特徴とPythonのインストール 第２章 データの基礎的な扱いに慣れよう──数値データと文字データ 第３章 特徴を踏まえて適切な計画を立てよう──平均とヒストグラム 第４章 データの散らばり方を調べてみよう──相関係数 第５章 データ同士の関係性を調べてみよう──回帰分析 第６章 データを特徴に応じて分類しよう──機械学習によるクラスタリング 第７章 データの規則性を探って将来を予測しよう①──決定木（ディシジョン・ツリー） 第８章 データの規則性を探って将来を予測しよう②──ランダム・フォレスト（分類編） 第９章 データの規則性を探って将来を予測しよう③──ランダム・フォレスト（回帰編） 第10章 施策の効果を調べよう──傾向スコア・マッチング 第11章 地点間の最短経路を調べよう──ダイクストラ法 第12章 変化をシミュレーションしてみよう──SIRモデル 第13章 限られた条件下での最適解を求めよう──線形計画法 第14章 文章の特徴を明らかにしよう──形態素解析
