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GitHubに詳細なサポートデータ(Jupyter Notebook)有。すぐに試せる
・Pandas Cookbook: Recipes for Scientific Computing,Time Series Analysis and Data Visualization using Python,2017Oct,Packt の翻訳。
・pandas(Pythonによるデータ処理に必須のライブラリ)の活用例(レシピ)を約100紹介。
・扱うデータ構造や使い方、可視化などを広く取り上げる。
・各レシピは内容、手順、解説(補足、参照、注意など)という定形になっており読みやすい。
Pythonによるデータ解析を支援する機能を提供する必須のライブラリ pandas の使い方を解説する「レシピ本」。
ビッグデータを扱うデータサイエンスや科学計算に重要なツール、Pandasの実践的な使用方法=”レシピ”を約100例紹介。分析の目的から探せるレシピ本として、特定の分野に依存せずデータサイエンスのツールにpythonを選んだすべての方が読者対象。
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