「Pandas（パンダス）」は、Pythonでのデータ分析をラクにしてくれるライブラリです。
Python自身には、エクセルのような表計算を行う機能はとても貧弱ですが、その弱点を補うのが「Pandas」になります。
普段の業務などでは、エクセル（Excel）を使っている方も多いかと思います。
エクセルは表計算をラクにしてくれるソフトで、重宝しているのではないでしょうか。
しかしデータの件数が数万件と大きくなったり、
大量のデータを活用するためのアルゴリズムを適用したかったりなど
別の欲求が出てくることもあるかと思います。
そういった際には、プログラムを組んで表計算を実行する方法があります。
エクセルのような表計算ソフトをマウスでぽちぽち行う代わりに、
Python Pandasでプログラミングしてデータ分析を行うことで、
- 大量のデータを素早く処理したり
- 高度なアルゴリズムで役立つ知見を引き出す
ことができます。
Pandas でよく使われるオブジェクト「 DataFrame（データフレーム）」を使うことで、
Pythonをエクセルのような２次元の表形式で扱うことができます。
さらに Pandas は、NumPy を元に作られており、
NumPy のような配列計算機能も持っています。
- 列の集計や統計処理を手軽に行ったり
- 部分集合を取り出してデータの再形成
といった処理をサクッと行うことができます。
とは言っても、Pandasってなに？という方も多いかと思います。
そこで本記事では、
- Pandasとは？
- Pandas の使い方って？
- Pandas を学ぶためのおすすめの本はないの？
といった Pandas 初心者の方向けにおすすめの本をご紹介します。
本記事の概要
Python で Pandas に入門し、データ分析など使い方を勉強したいあなたにおすすめの本はこちらです
１冊目はこちら【pandas の基本から詳細まで、ライブラリの内側まで理解できる応用力のつくおすすめ本です】
pandasクックブック ―Pythonによるデータ処理のレシピ―
本書は、Stack Overflow での何百もの質問に答えたりしてきた著者による、精選された pandas レシビ集です。
pandasの ２つのデータ構造（SeriesとDataFrame ）について解剖し、基礎から使い方を学べます。
- DataFrameの演算
- データを読み込んだ後に行うルーチン
- データからの部分抽出
- 論理条件を使ってデータの一部を処理できるBoolean インデックス法
- グループ分けやデータ再構成
- pandas オブジェクトの結合
- 時系列分析
- matplotlib, pandas, seaboard による可視化
を学ぶことができます。
データサイエンスのパイプラインでは、データ取得、データ探索、機械学習の実行の３段階がありますが、データサイエンティストの多くは、データ探索とデータ整備にほとんどを費やしています。
Pandas を使えば、データの検査、クリーニング、整然化、フィルタリング、変換、集約、可視化が効率的に行えます。
pandas には強力な機能がある反面、Stack Overflow に 質問が多いように、pandas はまだ使いこなされていない状況にあります。
本書を読むことで、ネットで調べても間違った情報があったり、解決しづらい部分まで pandas を内から外から理解できます。
pandas を使ったデータ分析を楽しくしたいあなたにもおすすめの１冊となっています。
２冊目はこちら【pandas のデータ構造のいろはからデータ前処理など、Pandasを網羅的に理解したいあなたにはこちら】
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
本書は、Pandas 初学者の方向けにPandasのデータ構造のいろはから、
中級者になるための「データ前処理」の考え方や方法を、とてもわかりやすく、基本から学べる１冊です。
Pandas について必須の概念
「シリーズ」「データフレーム」「インデックス」
について、１つひとつ、とてもわかりやすく解説されています。
各解説事項では、解説の後にコード例があるのですが、
コード例が解説に必要な内容をミニマムで表現しています。
なのでわかりやすいだけでなく、誤解することなくスムーズに理解でき、独学でも安心です。
Pandas について、本書を通して手を動かしてみることで、
ひと通りの基礎を身につけることができます。
また、本書のコンセプトの１つは、
- データ分析や機械学習のキモとも言える、データの前処理にPandasを活用する
ですが、それに限らない使い方ができます。
例えば、普段エクセルを使っていても、
- 大規模なデータをスムーズに扱わないといけないなぁ
- 複雑な処理が必要だなぁ
- 同じ処理を定期的にやりそう
といった場合には、Pandasで実装しておくと、
長期的に見て、資産的なプログラムにでき、あなたの生産性はどんどん高まっていくはずです。
本書の章構成などがわかりやすいので、
- 辞書的に参照しながら、その都度必要なところを見ながら活用していく
などの使い方も可能です。
最初に一度、全体をサクッと目を通しておき、
後でPandasを使うときには。
必要なところを目次を見ながら辞書を引くようにして使うことができ、末長く重宝するはずです。
Python 自体の解説も最初にありますので、
- 久しぶりに使うからPython忘れちゃった
といった場合にも本書１冊だけでだいじょうぶです。
データサイエンスや機械学習にPandasを活用したいあなたにはもちろん、
エクセルでの分析をより快適に・生産的にしていきたいあなたにもおすすめの１冊となっています。
こちらもございます↓
Pythonデータ分析ライブラリPandas速習入門: python3系(Ver3.6.5対応)
本書は、Pandasをサクッと身につけたいPython初心者向けに、Pandasの使い方をサンプルコードを打ち込みながら、習うより慣れろ方式で学べる１冊です。
Pandasの理解に必須となるNumPyの習得ができ、
Pandas について、
- csvファイルの読み込み・書き込み
- DataFrameの構造確認
- 内部データの取得や値の参照・変更
- エクセルへの入出力
- グラフの表示（matplotlib / scipy）
といった内容をサクッと速習できます。
Pandas を業務で使うために、短時間で一通り手を動かしてみるためのガイドとしても最適な１冊となっています。
ちなみにこちらは、Kindle Unlimitedの登録することで、
無料で読むことが可能です。
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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
本書は、Python Pandas（パンダス）の作者が執筆したデータ分析の外観を理解できる解説本です。
Pandasは、エクセルのような表形式データを扱え、データ分析で特に役立つライブラリの１つです。
データ分析で必要となるデータの前処理、データ操作などをラクに行えます。
Pandasは、NumPyをベースに作られているので、Pandasには、NumPyの機能も備わっています。
加えて、データベースのような機能もあるので、エクセルの表計算のような操作も可能です。
- データの整形
- 時系列データの扱い
- 欠損値の扱い
- SQLベースのデータベースで使える関係演算
といった、データ分析をラクにする機能が学べます。
Pandas を使いデータ分析をスムーズに行えるようになりたいあなたにおすすめの１冊となっています。
こちらもございます↓
Python実践データ分析100本ノック
本書は pandas のビジネス現場での実際の活用方法について、手を動かしながら学べるおすすめの１冊です。
本書は４部構成（基礎、実践①機械学習、実践②最適化問題、実践③画像処理・言語処理）になっています。
どのパートもビジネス現場で使われているようなデータが用意され、pandas で読み込むところから始まります。
基礎編でのデータ加工では、pandas の使い方を学べ、データ分析の効率的なやり方や、実務での注意点も学べます。
実践編では、いずれもpandas にデータを格納し、pandas にあるデータに対して、
機械学習や画像処理、言語処理、最適化問題を適用するやり方を学べます。
データサイエンスで必須となる pandas の使い方を、
実務で使うようなデータに適用しながら、
手を動かしながら学べるおすすめの本となっています。
こちらもございます↓
Pandas の元となっている NumPy についてはこちらの記事もございます↓
『Python で NumPy に入門し、使い方を学びたいあなたにおすすめの本はこちらです』
というわけで、本記事では、
- Pandasとは？
- Pandas の使い方って？
- Pandas を学ぶためのおすすめの本はないの？
といった Pandas 初心者の方向けにおすすめの本をご紹介しました。
こちらもございます↓
Python 1番最初の入門書: コスパ最高 無料でプログラミング (ミント出版)
人工知能 １番最初の入門書: ディープラーニングの祖先を理解する (ミント出版)
サクッとわかる人工知能 第２巻: ディープラーニングの祖先を「改良」する (ミント出版)
人工知能 3番目の入門書: 線形回帰分析 (ミント出版)
画像処理 ０番目の入門書: Python/OpenCV 環境構築編 (ミント出版)
画像処理 １番最初の入門書
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