書籍概要

改訂版 Pythonユーザのための Jupyter[実践]入門

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概要

JupyterLabは,Jupyter Notebookをベースにして誕生し,Pythonユーザを中心に人気の高いオープンソースのデータ分析環境です。Jupyterはインタラクティブにコードを実行でき,その結果を多彩なグラフや表などによって容易に表現できます。本書では,Jupyterをこれから利用する方はもちろんのこと,すでに利用している方にとっても役立つことを目指し,実践的な活用ノウハウを豊富に交えて解説します。また,可視化に際しては,Pythonで人気のライブラリ「pandas」「Matplotlib」「seaborn」を中心に解説します。さらに,最終章では「Google Colaboratory」の使い方を紹介します。

こんな方におすすめ

  • PythonとJupyterでデータ分析や多様なグラフを出力したい人
  • 「pandas」「Matplotlib」「seaborn」の実践的な利用法を知りたい人

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目次

第1章 JupyterLabを導入しよう

  • 1.1 Project Jupyterとは
  • 1.2 Anacondaを利用したPython環境の構築
  • 1.3 condaコマンドの使い方
  • 1.4 Anaconda Navigatorの使い方
  • 1.5 日本語フォント環境の準備

第2章 JupyterLabの操作を学ぼう

  • 2.1 JupyterLabでコードを実行
  • 2.2 JupyterLabのインターフェイス
  • 2.3 JupyterLabの使いこなし

第3章 pandasでデータを処理しよう

  • 3.1 pandasとは
  • 3.2 サンプルデータについて
  • 3.3 Series
  • 3.4 DataFrame
  • 3.5 さまざまなデータの読み込み
  • 3.6 データの前処理
  • 3.7 テキストデータの処理
  • 3.8 時系列データの処理
  • 3.9 基本統計量の算出
  • 3.10 データの結合
  • 3.11 データの集計
  • 3.12 データの可視化

第4章 Matplotlibでグラフを描画しよう

  • 4.1 Matplotlibとは
  • 4.2 グラフの描画
  • 4.3 折れ線グラフ
  • 4.4 散布図
  • 4.5 棒グラフ
  • 4.6 ヒストグラム
  • 4.7 箱ひげ図
  • 4.8 円グラフ

第5章 Matplotlibを使いこなそう

  • 5.1 グラフの構成要素
  • 5.2 フィギュアとサブプロットの書式設定
  • 5.3 グラフの軸と目盛りの設定
  • 5.4 凡例の設定
  • 5.5 線の書式設定
  • 5.6 色の設定
  • 5.7 文字列の書式設定
  • 5.8 描画スタイルの適用
  • 5.9 グラフをファイルに出力
  • 5.10 Matplotlibでグラフを描画する2つのアプローチ

第6章 seabornでデータを可視化しよう

  • 6.1 seabornとは
  • 6.2 APIの概要
  • 6.3 グラフの描画方法
  • 6.4 データの関係の可視化
  • 6.5 カテゴリデータの可視化
  • 6.6 データ分布の可視化
  • 6.7 回帰の可視化

第7章 seabornを使いこなそう

  • 7.1 ファセットの活用
  • 7.2 ペアグリッドの活用
  • 7.3 ジョイントグリッドの活用
  • 7.4 axes-level関数の利用
  • 7.5 グラフのスタイルと書式の設定

第8章 Colaboratoryを使おう

  • 8.1 Colaboratoryの基本
  • 8.2 ファイルの読み込み
  • 8.3 Colaboratoryの活用

サポート

正誤表

本書の記述に誤りがありました。読者の皆さま,関係者の皆さまにお詫びするとともに,ここに訂正いたします。

(2020年8月17日最終更新)

P.90 表3.1「pandasパッケージ情報」の解説バージョン

1.0.3
1.0.5

P.279 表5.29のタイトル

テキストボックスの水平方向の配置
テキストボックスの垂直方向の配置

補足情報

サンプルコードについて

(2020年8月17日更新)

サンプルコードは,以下のリンクから入手できます。

サンプルコード
https://github.com/practical-jupyter/sample-code-2nd

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