Skip to Content
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
book

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

by Wes McKinney, 瀬戸山 雅人, 小林 儀匡
August 2023
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
612 pages
9h 33m
Japanese
O'Reilly Japan, Inc.
Content preview from 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

3章Python組み込みのデータ構造と関数、ファイルの扱い

 この章では、Python言語に組み込まれている標準の機能について説明します。これらの機能はこの本のどこでも常に使っています。pandasやNumPyのような追加のライブラリは、より大きなデータに対する応用的な計算機能を提供するものですが、Python組み込みのデータ操作機能と併せて使えるように設計されています。

 まずは、Pythonの主力となるデータ構造から始めることにしましょう。タプル、リスト、ディクショナリ、セットです。そしてその後、再利用可能な独自のPython関数の作り方を紹介します。最後に、Pythonのファイルオブジェクトの仕組みとローカルハードドライブとのやり取りの方法を見ていきます。

3.1 データ構造とシーケンス

 Pythonのデータ構造はシンプルですが強力です。それらの使い方を習得するのは、Pythonの達人プログラマになるための重要な一歩です。まずは、タプル、リスト、ディクショナリから紹介を始めることにします。これらは、最もよく使用されるシーケンス型のオブジェクトです。

3.1.1 タプル

 タプルは、固定長で不変(immutable)な一連のPythonオブジェクトです。つまり、初期化した後は内容を変更することができません。タプルを作る最も簡単な方法は、コンマで一連の値を区切り、丸括弧で囲むことです。

In [2]: tup = (4, 5, 6)

In [3]: tup
Out[3]: (4, 5, 6)

 多くの場合、丸括弧は省略することができ、同じことを次のように書くこともできます。

In [4]: tup = 4, 5, 6 In [5]: tup Out[5]: (4, 5, ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Start your free trial

You might also like

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によるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

Wes McKinney, 瀬戸山 雅人, 小林 儀匡, 滝口 開資
行動を変えるデザイン ―心理学と行動経済学をプロダクトデザインに活用する

行動を変えるデザイン ―心理学と行動経済学をプロダクトデザインに活用する

Stephen Wendel, 武山 政直, 相島 雅樹, 反中 望, 松村 草也

Publisher Resources

ISBN: 9784814400195Other