
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
株式会社ロンバート
翔泳社 / 2020-04-20
この本について
データを触っていると、「この列、日付のはずなのに文字列で来てるぞ…」「別ファイルの情報をくっつけたいだけなのに、毎回どこかで型がズレる…」みたいな、小さなつまずきが積み重なることがあります。コード自体は動くのに、思ったとおりに整理されたデータにならないあの感じ。作業のたびに手探りになるの、けっこうしんどいですよね。 この本を読んでいて、読者が拾っている抜粋を見ると「型の扱い」「Index の正体」「日付まわりの変換」「複数データのマージ」あたりに手応えを感じているようでした。どれも“知ってるつもり”で進めると地味にバグる領域で、現場ではここを丁寧にできるかで作業スピードが全然変わります。datetime の変換をきちんと理解できると、後続の差分計算がすっと腑に落ちるし、Index をただのラベルではなく“変更不可の配列”として扱えるようになると、データフレーム操作の見通しが良くなります。さらに、pandas が得意なマージ処理も「結局どう整えれば安全に結合できるのか」が具体的に書かれていて、実務で困るポイントにちゃんと寄り添ってくれます。 派手さはないけど、現場で「あ、そういうことか」と腑に落ちる瞬間を増やしてくれる本です。pandas を“なんとなく動かしている”状態から一歩抜けたい人には、特に刺さると思います。
読書インサイト
ハイライト密度
多くの読者は第2章に最もインサイトを感じており、全ハイライトの44%が集中しています。
読書の順序
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