Part 1　データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）とは何か 1.1　データサイエンティストが必要とされる社会背景 1.2　100本ノックの狙い 1.3　100本ノックの問題構成とその意図 1.4　100本ノックの提供コンテンツ 1.5　本書の見方 Part 2　100本ノック環境のセットアップと利用方法 2.1　100 本ノック環境について 2.2　100本ノック環境を動かすために必要なリソースやソフトウェア 2.3　Dockerのインストール 2.4　Docker Desktopの起動 2.5　100本ノック環境の取得 2.6　100本ノック環境の起動 Part 3　データサイエンス100 本ノック［構造化データ加工編］ Chapter 1　列に対する操作 001　全項目指定　全項目を指定行数抽出する 002　列指定　特定の列を抽出する 003　列名変更　指定列の列名を変更する Chapter 2　行に対する操作 004　単一条件　特定条件に合致する行を抽出（=、>、<） 005　複数条件　複数条件に合致する行を抽出する① 006　複数条件　複数条件に合致する行を抽出する② 007　範囲指定　複数条件に合致する行を抽出する③ 008　不一致　特定条件に合致しない行を抽出する（!=） 009　補集合　ド・モルガンの法則で書き換える Chapter 3　あいまい条件 010　前方一致　データの前方一致で条件指定する 011　後方一致　データの後方一致で条件指定する 012　部分一致　データの部分一致で条件指定する 013　前方一致　正規表現の前方一致で条件指定する 014　後方一致　正規表現の後方一致で条件指定する 015　部分一致　正規表現の部分一致で条件指定する 016　フォーマット一致　特定のデータ書式で条件指定する Chapter 4　ソート 017　並び替え　データを昇順に並べる 018　並び替え　データを降順に並べる 019　順位　順位付けする（同一順位あり） 020　順位　順位付けする（同一順位なし） Chapter 5　集計 021　カウント　データの件数をカウントする 022　カウント　データのユニーク件数をカウントする 023　合計　対象データの合計値を算出する 024　Max/Min　対象データの最大値を求める 025　Max/Min　対象データの最小値を求める 026　Max/Min　集計結果に対する条件指定で絞り込む 027　統計量　対象データの平均値を求める 028　統計量　対象データの中央値を求める 029　統計量　対象データの最頻値を求める 030　統計量　対象データの分散を求める 031　統計量　対象データの標準偏差を求める 032　統計量　データのパーセンタイル値を求める 033　統計量　統計量に対する条件指定で絞り込む Chapter 6　副問合せ 034　検索結果からのサブクエリ　検索結果から集計する 035　条件指定でのサブクエリ　検索結果を条件指定に使った副問合せを行う Chapter 7　結合 036　内部結合　トランザクションとマスタを内部結合する 037　内部結合　マスタ同士を内部結合する 038　左外部結合　左外部結合でデータを残す 039　完全外部結合　完全外部結合ですべてのレコードを残す 040　クロス結合　クロス結合ですべてのレコードの組合せを作成する 041　自己結合による時系列のずらし　n件前のデータを結合する 042　自己結合による時系列のずらし　過去n件のデータを結合する Chapter 8　縦横変換 043　縦から横への変換　縦持ちデータを横持ちデータに変換する 044　横から縦への変換　横持ちデータを縦持ちデータに変換する Chapter 9　データ変換 045　日付型からの変換　日付型データを文字列データに変換する 046　日付型への変換　文字データを日付型データに変換する 047　日付型への変換　数値データを日付型データに変換する 048　日付型への変換　エポック秒（UNIX時間）を日付型データに変換する 049　日付要素の取り出し　日付データから特定の年だけ取り出す 050　日付要素の取り出し　日付データから特定の月だけ取り出す 051　日付要素の取り出し　日付データから特定の日だけ取り出す 052　二値化　数値データを二値（0と1）データに変換する 053　二値化　文字データを二値（0と1）データに変換する 054　カテゴリ化　テキストラベルからカテゴリデータを作成する 055　カテゴリ化　数値からカテゴリデータを作成する 056　カテゴリ化　件数の少ないカテゴリを適切なカテゴリに寄せる 057　カテゴリ化　カテゴリ同士を組合せた新たなカテゴリを作成する 058　ダミー変数化　ダミー変数（0と1）に変換する（カテゴリ型→ダミー変数） Chapter 10　数値変換 059　 正規化（z-score）　平均0、分散1に変換する 060　 正規化（Min-Max normalization）　最小値0、最大値1に変換する 061　 対数化 　数値データを対数変換する（常用対数） 062　 対数化 　数値データを対数変換する（自然対数） Chapter 11　四則演算 063　四則演算　数値を引き算する 064　四則演算　数値を割り算する 065　四則演算　除算結果に対して有効桁数未満を切り捨てる 066　小数の扱い　除算結果に対して有効桁数未満を四捨五入する 067　小数の扱い　除算結果に対して有効桁数未満を切り上げる 068　小数の扱い　乗算結果に対して有効桁数未満を切り捨てる 069　集計結果の演算　集計結果から割合を計算する Chapter 12　日付型の計算 070　経過日数の計算　2つの日付から経過日数を計算する 071　経過日数の計算　2つの日付から経過月数を計算する 072　経過日数の計算　2つの日付から経過年数を計算する 073　経過時間の計算　2つの日付から経過時間をエポック秒で計算する 074　経過時間の計算　月曜日からの経過日数を計算する Chapter 13　サンプリング 075　ランダム　ランダムサンプリングを行う（単純無作為抽出） 076　層化　カテゴリの割合に応じたサンプリングを行う（層化抽出） Chapter 14　外れ値・異常値 077　外れ値除外　統計的に外れ値を除外する（3σ外の除外） 078　外れ値除外　統計的に外れ値を除外する（IQR1.5倍） Chapter 15　欠損値 079　欠損列状況確認　欠損値がある列を確認する 080　欠損レコード削除　欠損値があるレコードを削除する 081　数値補完（平均値）　平均値を用いて欠損値を補完する 082　数値補完（中央値）　中央値を用いて欠損値を補完する 083　数値補完（カテゴリごとの中央値）　カテゴリごとに算出した中央値で欠損値を補完する Chapter 16　除算エラー対応 084　0で代替　分母が欠損値や0の場合でも除算結果データを作成する Chapter 17　座標データ 085　ジオコード　郵便番号からジオコードに変換する 086　ジオコード　経度緯度から距離を計算する Chapter 18　名寄せ 087　完全一致　PK以外の項目を利用した名寄せを行う 088　変換データ作成　名寄変換データを作成する Chapter 19　データ分割 089　レコードデータ　ホールドアウト法によるデータの分割を行う 090　時系列データ　時系列データを分割する Chapter 20　不均衡データ 091　アンダーサンプリング　アンダーサンプリングにより不均衡データを調整する Chapter 21　正規化・非正規化 092　正規化　第三正規形に正規化する 093　非正規化　第三正規形から非正規化する Chapter 22　ファイル入出力 094　CSV出力（ヘッダ有り、コード変換なし）　ヘッダ有無と文字エンコーディングを指定し、CSVファイルを作成する① 095　CSV出力（ヘッダ有り、UTF-8→SJIS）　ヘッダ有無と文字エンコーディングを指定し、CSVファイルを作成する② 096　CSV出力（ヘッダ無し、コード変換なし）　ヘッダ有無と文字エンコーディングを指定し、CSVファイルを作成する③ 097　CSV入力（ヘッダ有り、コード変換なし）　ヘッダ有無と文字エンコーディングを指定し、CSVファイルを読み込む① 098　CSV入力（ヘッダ無し、コード変換なし）　ヘッダ有無と文字エンコーディングを指定し、CSVファイルを読み込む② 099　TSV出力（ヘッダ有り、コード変換なし）　ヘッダ有無と文字エンコーディングを指定し、TSVファイルを作成する 100　TSV入力（ヘッダ有り、コード変換なし）　ヘッダ有無と文字エンコーディングを指定し、TSVファイルを読み込む Appendix　Dockerを利用できない場合―CSVから100 本ノック環境を構築する方法 A.1　SQL用のデータ読み込み方法 A.2　Python用のデータ読み込み方法 A.3　Ｒ用のデータ読み込み方法 索引