pandas＆Plotly 2D/3Dデータビジュアライゼーション実装ハンドブック（秀和システム） [電子書籍]Ω

目次序章　データ可視化とインタラクティブなグラフ 0.1 可視化の分類 0.2 視覚的発見におけるグラフ作成の試行錯誤 0.3 機械学習プロジェクトと視覚的発見 0.4 本書で紹介するpandasの機能 0.5 本書で紹介するPlotlyのグラフ 0.6 本書で扱わない範囲とPlotlyの注意事項第1章　表形式データの基本 1.1 pandasの表形式データを構成する要素 1.2 データの種類とpandasのデータ型 1.3 DataFrameの情報の確認 1.4 PythonのデータオブジェクトとDataFrameとの相互変換 1.5 DataFrameのインポートとエクスポート第2章　表の変形と結合・分割 2.1 DataFrameの部分選択 2.2 DataFrameの分割 2.3 DataFrameの結合 2.4 行や列の追加と削除第3章　表形式データの値の操作 3.1 値の演算と代入 3.2 自作関数を適用した操作 3.3 ループ処理への対応第4章　例外値への対応 4.1 欠損値の表現とその確認方法 4.2 欠損値の除外・穴埋め・補間 4.3. 重複行の削除第5章　グラフ作成の基本 5.1 Plotlyのグラフを構成する要素 5.2 グラフを作成する方法の選択肢第6章　グラフの書式設定 6.1 データインクレシオと書式テンプレート 6.2 書式の細部設定 6.3 複数グラフの作図第7章　インタラクティブなグラフの作成 7.1 インタラクティブなグラフの設定 7.2 アニメーショングラフ 7.3 高度なインタラクティブ機能のためのコールバック関数第8章　変数内の値を比較するグラフ 8.1 棒グラフとヒートマップ 8.2 レーダーチャートとポーラーチャート第9章　変数間の関係を表現するグラフ 9.1 散布図とバブルチャート 9.2 平行座標プロットと平行カテゴリープロット第10章　変数の分布を表現するグラフ 10.1 箱ひげ図、バイオリン図、ストリップチャート箱ひげ図の基本 10.2 ヒストグラム・二次元ヒストグラム・密度等高線図第11章　変数の傾向や構成を表現するグラフ 11.1 折れ線グラフ 11.2 ウォーターフォールチャート 11.3 円グラフとドーナツグラフ第12章　空間を表現するグラフ 12.1 等高線図とベクトルプロット 12.2 地図を使ったグラフ 12.3 三次元空間のグラフ第13章　時間を表現するグラフ 13.1 エラーバー付き折れ線グラフとリッジラインプロット 13.2 ローソク足チャートと連結散布図 13.3 時間と空間を表現するグラフ内容紹介データサイエンティストやビジネスアナリスト、データエンジニアなど、データを扱う専門家を読者対象として提供する本です。本書は読者のデータ分析作業の負荷が軽減されることを目指しています。本書の目的の1つは、実務でよく利用されるpandasの機能をまとめており、処理速度やメモリ消費量についても言及しています。もう1つの目的は、インタラクティブなグラフ作成方法を紹介し、静的なmatplotlibグラフと比較して探索的データ解析（EDA）の負荷を軽減することを目指しています。本書は、表形式データ操作とデータ可視化の実装に焦点を当てています（全13章）。内容の構成: 前半（第1章～第4章）ではpandasの基本と操作方法を、後半（第5章～第13章）ではPlotlyのグラフ作成機能を解説しています。以上の内容を実装することで、データを視覚的に理解するためのスキルを身につけることができます。図書館選書Pythonのライブラリであるpandasとplotlyを使用して、2D、3Dのグラフを表現するための解説書です。データサイエンティストに必携著者について大川洋平 (オオカワヨウヘイ)機械学習エンジニア。機械学習や深層学習を使った、微細加工シミュレーション、外観検査、ロボット制御の研究開発を経験。現在は自動車メーカーで深層学習を使った自動運転や運転支援の技術開発に従事。著書に「PyTorchニューラルネットワーク 実装ハンドブック」「NumPy&SciPy数値計算実装ハンドブック」（ともに秀和システム）がある。