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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

13章データ分析の実例

 この本も最終章となりました。最後に、現実世界のデータセットを扱った分析をしてみたいと思います。これまでに紹介したテクニックを使って、各データセットの生データから意味のある情報を取り出していきます。ここで紹介する手法は、あらゆるデータセットに適用可能です。この章では、世の中にたくさん存在するデータセットの中から、これまでに学んだ各種ツールを実践するのにちょうど良い例をいくつか取り上げています。

 データセットはこの本のGitHubリポジトリ(https://github.com/wesm/pydata-book)に準備しましたので活用してください。GitHubにアクセスできない場合は、Giteeのリポジトリミラー(https://gitee.com/wesmckinn/pydata-book)から取得することも可能です。

13.1 短縮URL Bitlyにおける1.usa.govからの変換データ

 2011年、URL短縮サービスのBitly(https://bitly.com)がアメリカ合衆国政府のウェブサイトUSA.gov(https://www.usa.gov)と提携し、.govや.milをトップレベルドメインに持つURLへの短縮リンクを作成したユーザに関する情報を、匿名化したデータとして提供するようになりました。2011年の時点では、URL作成状況の即時配信に加え、毎時のスナップショットがテキストファイルとしてダウンロード可能になっていました。この本の執筆時点の2022年では残念ながらこのデータ提供サービスは既に停止されていますが、分析の例として使用できるようにデータの一部を保存してあります。

 毎時のスナップショットのデータでは、各ファイルのそれぞれの行がJSON( ...

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