Polarsとpandasで学ぶ データ処理アイデアレシピ55（講談社） [電子書籍]

Polarsとpandasで学ぶ データ処理アイデアレシピ55（講談社） の 商品概要

• ★「この結果がほしい」が、驚くほど簡単に実現する！★
  
  大注目の高速ライブラリPolarsと定番ライブラリpandasによるデータ処理が両方とも学べる！
  知っておきたいテクニックが盛りだくさん！
  
  【小野寺和樹氏（エヌビディア合同会社 シニアディープラーニングデータサイエンティスト）推薦！】
  本書は、Pythonを扱うデータサイエンティスト必携の実践書です。
  高速データ処理ツールPolarsの驚異的なパフォーマンスを活かした具体的な例を通じて、読者のデータ分析スキルを飛躍的に向上させます。
  pandasとの比較や使い分けも丁寧に解説されており、現場で役立つ55のレシピが収録されています。
  今度こそPolarsをマスターし、次世代のデータサイエンティストを目指すすべての人におすすめの一冊です。
  
  【河合俊典氏（エムスリー株式会社　VPoE）推薦！】
  機械学習エンジニア、データサイエンティストが扱うツールは、日々進化しています。
  本書は、その最先端ツールの１つであるPolarsについて、まるで日本語チュートリアルであるかのように解説しています。
  ドキュメントや技術ブログでは得られにくい、「いつカラムの操作をするのか」「交差検証をなぜ行うのか」などデータ分析の5W1Hを抑えながら、体系的にPolarsを学べる一冊になっているなと感じました。
  Polarsって何？という方、Polarsに対して尻込みしていたすべての方におすすめの一冊です！
  
  【主な内容】
  準備編
  1日目　pandasの概要
  2日目　Polarsの概要
  
  特訓編
  1日目　データの確認：Recipe01-09
  2日目　データの操作：Recipe10-14
  3日目　データの抽出：Recipe15-26
  4日目　データの加工：Recipe27-39
  5日目　データの集計：Recipe40-43
  6日目　時系列データの処理：Recipe44-48
  7日目　遅延評価：Recipe49-51
  8日目　実践パイプライン：Recipe52-55
  

• 目次

  準備1日目　pandas の概要
  
  準備2日目　Polars の概要
  
  特訓1日目　データの確認
  01　データの表示
  02　データの列名を確認
  03　データの大きさの確認
  04　各列のデータ型を確認
  05　データの概要を確認
  06　列ごとのユニークな要素数の確認
  07　列ごとのユニークな要素を確認
  08　ユニークな要素ごとに重複数のカウント
  09　特定の列に対する統計量の確認
  
  特訓2日目　データの操作
  10　ファイルの読み込み
  11　データフレームの特定ファイル形式への書き出し
  12　データフレームのソート
  13　データフレームの複製
  14　データフレームの作成
  
  特訓3日目　データの抽出
  15　データフレームから複数列を抽出
  16　データフレームから特定データ型の列抽出
  17　データフレームの特定列の除外
  18　データフレームの特定行の抽出
  19　特定条件にマッチする行の抽出
  20　複数条件にマッチする行の抽出1
  21　複数条件にマッチする行の抽出2
  22　特定列が欠損値でない行の抽出
  23　欠損値を含む行の削除
  24　値リストのどれかに合致する要素を持つ行の抽出
  25　特定の文字列を含む行の抽出
  26　指定された数だけランダムにデータをサンプリング
  
  特訓4日目　データの加工
  27　既存列へのデータ処理
  28　特定列をデータ処理し、データ型を変更
  29　既存列を用いて新規列を作成する
  30　条件に応じた値の代入
  31　列へのユーザー定義関数の適用
  32　データフレームの列名を一括変更
  33　データフレームの特定の列名を変更
  34　欠損値の補完
  35　NumPy 配列への変換
  36　データのビニング
  37　重複行の削除
  38　データフレームの連結
  39　データフレームの結合
  
  特訓5日目　データの集計
  40　列の集計結果を計算
  41　列の集計結果を新規列として追加
  42　累積和を計算
  43　複数列の集計結果を計算
  
  特訓6日目　時系列データの処理
  44　日時データから年と月を取得する
  45　時間軸に沿って値をシフトし、過去値の列を作る
  46　行の差分を新規の列として追加する
  47　時間に基づいた集約を行い、新規列を作成する
  48　特定の期間ごとのデータの集計
  
  特訓7日目　遅延評価
  49　遅延評価の基礎（Python 編）
  50　Polars の遅延評価機能lazy API
  51　クエリ最適化とStreaming API
  
  特訓8日目　実践パイプライン
  52　EDA
  53　前処理と特徴量エンジニアリング
  54　機械学習モデルの学習
  55　機械学習モデルの評価・推論
  

Polarsとpandasで学ぶ データ処理アイデアレシピ55（講談社） の商品スペック