July 2018
Intermediate to advanced
596 pages
13h 35m
Japanese
Content preview from 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
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209
7
章
データのクリーニングと前処理
データ分析やモデリングを行う過程で、かなりの時間がデータの前処理に使われます。データの前
処理とは、読み込みやクリーニング、変形、整形といった作業のことで、分析者の時間の
80%
以上を占
めると言われることもあります。その理由としては、扱いたいデータがファイルやデータベースに保存
されていても、行いたい作業にとって適切な形式で保存されていないことがあるためです。そのような
場合に多くの分析者は、汎用的なプログラミング言語を用いて、データを別の形式に変換するための
アドホックな処理を行うという対応を取ります。ここで使われるプログラミング言語としては、
Python
や
Perl
、
R
、
Java
、あるいは
Unix
のテキスト処理ツールである
sed
や
awk
などがあります。幸いなこと
に、
pandas
本体や、
pandas
から使える
Python
組み込みの機能では、高度で柔軟性も高く、高速
なツー
ルセットが提供されていますので、それらを用いてデータを適切な形に変換する作業ができます。
もし、みなさんの行いたいデータ操作方法がこの本に書かれておらず、
pandas
ライブラリのどこに
も見当たらない場合は、何らかの
Python
のメーリングリストや
pandas
の
GitHub
サイトに、遠慮なく
そのユースケースを共有してみてください。実際、
pandas
の機能の多くは、そういった機能を使用し
たいという実世界の声やニーズに刺激される形で、設計や実装をされてきました。
この章では、欠損値や重複デー ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.