Python Pandas 勉強会 in 新潟 #32(オンライン(zoom))

Python のライブラリ Pandas を通してデータ分析について学んだり、持ち寄ったデータを分析したりする会です。

本勉強会の内容は以下の通りです。

1. 目的

   • Pandas に詳しくなること

2. 行うこと

   • 教科書①(3.参照)の読み合わせ(音読)

   • 読んでわからないことがあったら質問し誰かが答える、質問と答えをまとめる

3. 教科書

   ① 「Python によるデータ分析入門 第2版」(https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118451/)

   ※参加される方はご購入をお願いいたします。紙or電子書籍どちらでも大丈夫です。

4. 開催日時・場所

   zoom によるオンライン開催です。開始時間になりましたら、以下の参加URLから参加をお願いします。※zoom のインストール・設定は各自お願いします。

   • 05/27(水)

     • 19:30 - 20:30

   • 参加URL

     • https://us02web.zoom.us/j/89429341675

5. 参加費用

   • 無料

6. 現在の進捗について

   現在の進捗です。

   ※文字装飾の意味

   文字装飾	意味
   なし	これから読む
   斜線	読了またはスキップ
   太字	読み始める章

   • 1章　はじめに (スキップ)

     • 1.1　この本で説明する内容 (スキップ)
       • 1.1.1　どういうデータを扱うのか (スキップ)
     • 1.2　なぜPythonをデータ分析に使うのか (スキップ)
       • 1.2.1　「糊（グルー）」としてのPython (スキップ)
       • 1.2.2　「2つの言語」問題を解決する (スキップ)
       • 1.2.3　Pythonを使うべきではないケース (スキップ)
     • 1.3　必須のPythonライブラリ (スキップ)
       • 1.3.1　NumPy (スキップ)
       • 1.3.2　pandas (スキップ)
       • 1.3.3　Matplotlib (スキップ)
       • 1.3.4　IPythonとJupyter (スキップ)
       • 1.3.5　SciPy (スキップ)
       • 1.3.6　scikit-learn (スキップ)
       • 1.3.7　statsmodels (スキップ)
     • 1.4　インストールとセットアップ (スキップ)
       • 1.4.1　Windows (スキップ)
       • 1.4.2　Apple（macOS） (スキップ)
       • 1.4.3　GNU/Linux (スキップ)
       • 1.4.4　Pythonパッケージのインストールとアップデート (スキップ)
       • 1.4.5　Python 2とPython 3 (スキップ)
       • 1.4.6　統合開発環境（IDE）とテキストエディタ (スキップ)
     • 1.5　コミュニティとカンファレンス (スキップ)
     • 1.6　この本の案内 (スキップ)
       • 1.6.1　コード例 (スキップ)
       • 1.6.2　例で使用しているデータ (スキップ)
       • 1.6.3　インポートにおける慣習 (スキップ)
       • 1.6.4　専門用語（ジャーゴン、Jargon） (スキップ)

   • 2章　Pythonの基礎、IPythonとJupyter Notebook (スキップ)

     • 2.1　Pythonインタプリタ (スキップ)
     • 2.2　IPythonの基礎 (スキップ)
       • 2.2.1　IPythonシェルの起動 (スキップ)
       • 2.2.2　Jupyter Notebookの実行 (スキップ)
       • 2.2.3　タブ補完 (スキップ)
       • 2.2.4　イントロスペクション (スキップ)
       • 2.2.5　%runコマンド (スキップ)
       • 2.2.6　クリップボード経由の実行 (スキップ)
       • 2.2.7　IPythonのキーボードショートカット (スキップ)
       • 2.2.8　マジックコマンド (スキップ)
       • 2.2.9　Matplotlibとの連携 (スキップ)
     • 2.3　Pythonの基礎 (スキップ)
       • 2.3.1　セマンティクス (スキップ)
       • 2.3.2　スカラー型 (スキップ)
       • 2.3.3　制御フロー (スキップ)

   • 3章　Python組み込みのデータ構造と関数、ファイルの扱い (読了)

     • 3.1　データ構造とシーケンス (読了)
       • 3.1.1　タプル (読了)
       • 3.1.2　リスト (読了)
       • 3.1.3　組み込みのシーケンス関数 (読了)
       • 3.1.4　ディクショナリ (読了)
       • 3.1.5　セット (読了)
       • 3.1.6　リスト、セット、ディクショナリの内包表記 (読了)
     • 3.2　関数 (読了)
       • 3.2.1　名前空間、スコープ、ローカル関数 (読了)
       • 3.2.2　複数の値を戻す (読了)
       • 3.2.3　関数はオブジェクトである (読了)
       • 3.2.4　無名（ラムダ）関数 (読了)
       • 3.2.5　カリー化：引数の部分適用 (読了)
       • 3.2.6　ジェネレータ (読了)
       • 3.2.7　エラーと例外の処理 (読了)
     • 3.3　ファイルとオペレーティングシステム (スキップ)
       • 3.3.1　ファイルにおけるバイトとUnicode (スキップ)
     • 3.4　まとめ

   • 4章　NumPyの基礎：配列とベクトル演算 (スキップ)

     • 4.1　NumPy ndarray：多次元配列オブジェクト (スキップ)
       • 4.1.1　ndarrayの生成 (スキップ)
       • 4.1.2　ndarrayのデータ型 (スキップ)
       • 4.1.3　ndarrayの算術演算 (スキップ)
       • 4.1.4　インデックス参照とスライシングの基礎 (スキップ)
       • 4.1.5　ブールインデックス参照 (スキップ)
       • 4.1.6　ファンシーインデックス参照 (スキップ)
       • 4.1.7　転置行列、行と列の入れ替え (スキップ)
     • 4.2　ユニバーサル関数：すべての配列要素への関数適用 (スキップ)
     • 4.3　ndarrayによる配列指向プログラミング (スキップ)
       • 4.3.1　条件制御のndarrayでの表現 (スキップ)
       • 4.3.2　数学関数、統計関数 (スキップ)
       • 4.3.3　真偽値配列関数 (スキップ)
       • 4.3.4　ソート (スキップ)
       • 4.3.5　集合関数：uniqueなど (スキップ)
     • 4.4　ndarrayのファイル入出力 (スキップ)
     • 4.5　行列計算 (スキップ)
     • 4.6　擬似乱数生成 (スキップ)
     • 4.7　例：ランダムウォーク (スキップ)
       • 4.7.1　多重ランダムウォーク (スキップ)
     • 4.8　まとめ (スキップ)

   • 5章　pandas入門 (読了)

     • 5.1　pandasのデータ構造 (読了)
       • 5.1.1　シリーズ（Series） (読了)
       • 5.1.2　データフレーム（DataFrame） (読了)
       • 5.1.3　インデックスオブジェクト (読了)
     • 5.2　pandasの重要な機能 (読了)
       • 5.2.1　再インデックス付け (読了)
       • 5.2.2　軸から要素を削除する (読了)
       • 5.2.3　インデックス参照、選択、フィルタリング (読了)
       • 5.2.4　整数のインデックス (読了)
       • 5.2.5　算術とデータの整形 (読了)
       • 5.2.6　関数の適用とマッピング (読了)
       • 5.2.7　ソートとランク (読了)
       • 5.2.8　重複したラベルを持つ軸のインデックス (読了)
     • 5.3　要約統計量の集計と計算 (読了)
       • 5.3.1　相関と共分散 (読了)
       • 5.3.2　一意な値、頻度の確認、所属の確認 (読了)
     • 5.4　まとめ (読了)

   • 6章　データの読み込み、書き出しとファイル形式 (読了)

     • 6.1　テキスト形式のデータの読み書き (読了)
       • 6.1.1　テキストファイルを少しずつ読み込む (読了)
       • 6.1.2　テキスト形式でのデータの書き出し (読了)
       • 6.1.3　区切り文字で区切られた形式を操作する (読了)
       • 6.1.4　JSONデータ (読了)
       • 6.1.5　XMLとHTML：ウェブスクレイピング (読了)
     • 6.2　バイナリデータ形式 (読了)
       • 6.2.1　HDF5形式の使用 (読了)
       • 6.2.2　Microsoft Excelファイルの読み込み (読了)
     • 6.3　Web APIを用いたデータの取得 (読了)
     • 6.4　データベースからのデータの取得 (読了)
     • 6.5　まとめ (読了)

   • 7章　データのクリーニングと前処理 (読了)

     • 7.1　欠損値の取り扱い (読了)
       • 7.1.1　欠損値を削除する (読了)
       • 7.1.2　欠損値を穴埋めする (読了)
     • 7.2　データの変形 (読了)
       • 7.2.1　重複の除去 (読了)
       • 7.2.2　関数やマッピングを用いたデータの変換 (読了)
       • 7.2.3　値の置き換え (読了)
       • 7.2.4　軸のインデックスの名前を変更する (読了)
       • 7.2.5　離散化とビニング (読了)
       • 7.2.6　外れ値の検出と除去 (読了)
       • 7.2.7　順列（ランダムな並べ替え）やランダムサンプリング (読了)
       • 7.2.8　標識変数やダミー変数の計算 (読了)
     • 7.3　文字列操作 (読了)
       • 7.3.1　文字列オブジェクトのメソッド (読了)
       • 7.3.2　正規表現 (読了)
       • 7.3.3　pandasにおける文字列関数のベクトル化 (読了)
     • 7.4　まとめ (読了)

   • 8章　データラングリング：連結、結合、変形

     • 8.1　階層型インデックス (読了)
       • 8.1.1　階層の順序変更やソート (読了)
       • 8.1.2　階層ごとの要約統計量 (読了)
       • 8.1.3　データフレームの列をインデックスに使う (読了)
     • 8.2　データセットの結合とマージ
       • 8.2.1　データフレームをデータベース風に結合する (読了)
       • 8.2.2　インデックスによるマージ (読了)
       • 8.2.3　軸に沿った連結★05/27はここから
       • 8.2.4　重複のあるデータの結合
     • 8.3　変形とピボット操作
       • 8.3.1　階層型インデックスによる変形
       • 8.3.2　「縦持ち」フォーマットから「横持ち」フォーマットへのピボット
       • 8.3.3　「横持ち」フォーマットから「縦持ち」フォーマットへのピボット
     • 8.4　まとめ

   • 9章　プロットと可視化

     • 9.1　Matplotlib APIの概要
       • 9.1.1　図とサブプロット
       • 9.1.2　色、マーカー、線種
       • 9.1.3　目盛り、ラベル、凡例
       • 9.1.4　サブプロットへの注釈や描画
       • 9.1.5　プロットのファイルへの保存
       • 9.1.6　Matplotlibの設定
     • 9.2　pandasとseabornのプロット関数
       • 9.2.1　折れ線グラフ
       • 9.2.2　棒グラフ
       • 9.2.3　ヒストグラムと密度プロット
       • 9.2.4　散布図
       • 9.2.5　ファセットグリッドとカテゴリ型データ
     • 9.3　その他のPython用可視化ツール
     • 9.4　まとめ

   • 10章　データの集約とグループ演算

     • 10.1　GroupByの仕組み
       • 10.1.1　グループをまたいだ繰り返し
       • 10.1.2　列や列の集合の選択
       • 10.1.3　ディクショナリやシリーズのグループ化
       • 10.1.4　関数を使ったグループ化
       • 10.1.5　インデックス階層によるグループ化
     • 10.2　データの集約
       • 10.2.1　列に複数の関数を適用する
       • 10.2.2　集約されたデータを行インデックスなしで戻す
     • 10.3　applyメソッド：一般的な分離－適用－結合の方法
       • 10.3.1　グループキーの抑制
       • 10.3.2　分位点とビン分析
       • 10.3.3　例：グループ固有の値で欠損値を埋める
       • 10.3.4　例：ランダムサンプリングと順列
       • 10.3.5　例：グループの加重平均と相関
       • 10.3.6　例：グループ指向の線形回帰
     • 10.4　ピボットテーブルとクロス集計
       • 10.4.1　クロス集計：crosstabメソッド
     • 10.5　まとめ

   • 11章　時系列データ

     • 11.1　日付、時間のデータ型とツール
       • 11.1.1　文字列とdatetimeの変換
     • 11.2　時系列の基本
       • 11.2.1　インデックス参照、データの選択、サブセットの抽出
       • 11.2.2　重複したインデックスを持つ時系列
     • 11.3　日付範囲、頻度、シフト
       • 11.3.1　日付範囲の生成
       • 11.3.2　頻度と日付オフセット
       • 11.3.3　データの前方と後方へのシフト
     • 11.4　タイムゾーンを扱う
       • 11.4.1　タイムゾーンのローカライゼーションと変換
       • 11.4.2　タイムゾーンを考慮したタイムスタンプオブジェクト
       • 11.4.3　別のタイムゾーンとの演算
     • 11.5　期間を使った算術演算
       • 11.5.1　期間頻度の変換
       • 11.5.2　四半期の頻度
       • 11.5.3　タイムスタンプから期間への変換（とその逆）
       • 11.5.4　配列からPeriodIndexを作成する
     • 11.6　再サンプリングと頻度変換
       • 11.6.1　ダウンサンプリング
       • 11.6.2　アップサンプリングと穴埋め
       • 11.6.3　期間で再サンプリングする
     • 11.7　移動する窓関数
       • 11.7.1　指数加重関数
       • 11.7.2　2つ値がある場合の移動する窓関数
       • 11.7.3　ユーザ定義の移動する窓関数
     • 11.8　まとめ

   • 12章　pandas：応用編

     • 12.1　カテゴリ型データ
       • 12.1.1　開発の背景と動機
       • 12.1.2　pandasにおけるカテゴリ型
       • 12.1.3　カテゴリを用いた計算
       • 12.1.4　カテゴリメソッド
     • 12.2　グループ演算の使い方：応用編
       • 12.2.1　グループの変換とGroupByの「分解」
       • 12.2.2　時系列データの再サンプリングを伴うグループ化
     • 12.3　メソッドチェーンを行うためのテクニック
       • 12.3.1　pipeメソッド
     • 12.4　まとめ

   • 13章　Pythonにおけるモデリングライブラリ入門

     • 13.1　pandasとモデルとのやり取りを行う
     • 13.2　Patsyを使ったモデルの記述
       • 13.2.1　Patsy式におけるデータ変換
       • 13.2.2　カテゴリ型データとPatsy
     • 13.3　statsmodels入門
       • 13.3.1　線形モデルの推定
       • 13.3.2　時系列モデルの推定
     • 13.4　scikit-learn入門
     • 13.5　この後の学びのために

   • 14章　データ分析の実例

     • 14.1　短縮URL Bitlyにおける1.usa.govへの変換データ
       • 14.1.1　Python標準機能でのタイムゾーン情報の集計
       • 14.1.2　pandasを使用したタイムゾーン情報の集計
     • 14.2　MovieLens 1M（映画評価データ）
       • 14.2.1　評価の分かれた映画の抽出
     • 14.3　アメリカの赤ちゃんに名付けられた名前リスト（1880-2010）
       • 14.3.1　名付けの傾向分析
     • 14.4　アメリカ合衆国農務省の食糧データベース
     • 14.5　2012年度連邦選挙委員会データベース
       • 14.5.1　職業別・雇用者別の寄付の分析
       • 14.5.2　寄付金額ごとの分析
       • 14.5.3　州ごとの寄付の分析
     • 14.6　まとめ

   • 付録A　NumPy：応用編

     • A.1　ndarrayオブジェクトの内部構造
       • A.1.1　NumPy dtypeの階層構造
     • A.2　配列操作：応用編
       • A.2.1　配列の形状の再成形
       • A.2.2　C型の順序とFortran型の順序
       • A.2.3　配列の結合と分割
       • A.2.4　要素の繰り返し：tileとrepeat
       • A.2.5　ファンシーインデックス参照の別法：takeとput
     • A.3　ブロードキャスト
       • A.3.1　他の軸へのブロードキャスト
       • A.3.2　ブロードキャストによる配列への値の設定
     • A.4　ufuncの使い方：応用編
       • A.4.1　ufuncのインスタンスメソッド
       • A.4.2　Pythonで新しいufuncを書く方法
     • A.5　構造化配列とレコード配列
       • A.5.1　ネストした構造を持つdtypeと多次元フィールド
       • A.5.2　構造化配列を使うべき理由
     • A.6　ソートについてさらに詳しく
       • A.6.1　間接ソート：argsortとlexsort
       • A.6.2　使用可能な他のソートアルゴリズム
       • A.6.3　配列の一部分をソートする
       • A.6.4　numpy.searchsorted：ソート済みの配列内で要素を探す
     • A.7　Numbaを用いて高速なNumPy関数を書く
       • A.7.1　独自定義のnumpy.ufuncオブジェクトをNumbaを用いて作成する
     • A.8　配列の入出力：応用編
       • A.8.1　メモリマップファイル
       • A.8.2　HDF5やその他の配列保存方法
     • A.9　パフォーマンス改善のための豆知識
       • A.9.1　連続したメモリの重要性

   • 付録B　IPythonシステム上級編

     • B.1　コマンド履歴
       • B.1.1　コマンド履歴の検索とその再利用
       • B.1.2　入出力変数
     • B.2　オペレーティングシステムとの連携
       • B.2.1　シェルコマンドとエイリアス（別名定義）
       • B.2.2　ディレクトリブックマークシステム
     • B.3　ソフトウェア開発ツール
       • B.3.1　対話的デバッガ
       • B.3.2　処理時間の計測：%timeと%timeit
       • B.3.3　プロファイリングの基礎：%prunと%run -p
       • B.3.4　行ごとのプロファイリング
     • B.4　IPythonでの生産的コード開発に向けたヒント
       • B.4.1　依存関係を考慮したモジュールの再読み込み
       • B.4.2　コード設計のヒント
     • B.5　高度なIPython機能
       • B.5.1　自前のクラスのIPythonへの親和性を高める技法
       • B.5.2　IPythonプロファイルと構成機能
     • B.6　まとめ

以上です。