序文
目次
はじめに xi
第 1 章 Python の基本 1
1.1 Python スクリプトの作成 1
1.2 Python スクリプトの実行 3
1.3 コマンドラインを操作するためのいくつかのスキル 6
1.4 Python 言語の基本 10
1.4.1 数値 10
1.4.2 文字列 12
1.4.3 正規表現およびパターンマッチング 16
1.4.4 日付 19
1.4.5 リスト 21
1.4.6 タプル 26
1.4.7 辞書 27
1 .4.8 制御フロー 30
1.5 テキストファイルの読み取り 35
1.5.1 テキストファイルの作成 36
1.5.2 スクリプトおよび入力ファイル同じ場所 38
1.5.3 ファイルを読み取るための新しい構文 38
1 .6 glob を使用して複数のテキスト ファイルを読み取る 39
1.7 テキスト ファイルを書き込む 42
1.7.1 first_script に。py コードの追加 42
1.7.2 CSV ファイルの書き込み 45
1.8 print ステートメント 46
1.9 この章の実践 47
第 2 章 CSV ファイル 48
2.1 基本的な Python と pandas 50
2.1.1 CSV ファイルの読み取りと書き込み (パート 1) 50
2.1.2 基本的な方法文字列解析が失敗する 56
2.1.3 CSV ファイルの読み取りと書き込み (パート 2) 57
2.2 特定の行のフィルタリング 58
2.2.1 行の値は特定の条件を満たします 59
2.2.2 行の値は特定のセットに属します 60
2.2.3 値行内のパターン/正規表現と一致する 62
2.3 特定の列を選択する 64
2.3.1 列インデックス値 64
2.3.2 列ヘッダー 65
2.4 連続する列を選択する 67
2.5 ヘッダー行を追加する 69
2.6 複数の CSV ファイルを読み取る 71
2.7 データを連結する複数のファイルからの
値の合計と平均の計算 78 2.9
この章の演習 81
第 3 章 Excel ファイル 82
3.1 Excel ワークブックの内部調査 84
3.2 個々のワークシートの操作 88
3.2.1 Excel ファイルの読み取りと書き込み 88
3.2 .2 特定の行のフィルタリング 92
3.2.3 特定の列の選択 98
3.3 ワークブック内のすべてのワークシートを読み取る 101
3.3.1 すべてのワークシート内の特定の行をフィルタリングする 102
3.3.2 すべてのワークシート内の特定の列を選択する 104
3.4 Excel ワークブックでのワークシートのグループの読み取りin 106
3.5 複数のワークブックの操作 108
3.5.1 ワークシートの数と各ワークシートの行と列の数 110
3.5.2 複数のワークブックからのデータの結合 111
3.5.3 各ワークブックおよびワークシートの合計と平均の計算 113
3.6 この章の演習 117
第 4 章 データベース 118
4.1 Python の組み込み sqlite3 モジュール 119
4.1.1 テーブルへの新しいレコードの挿入 124
4.1.2 テーブル内のレコードを更新する 128
4.2 MySQL データベース 131
4.2.1 テーブルに新しいレコードを挿入する 135
4.2.2 テーブルにクエリを実行し、出力を CSV ファイルに書き込む 140
4.2.3
テーブル内のレコードを更新する 142 4.3 演習この章 146
第 5 章 アプリケーション 147
5.1 ファイルの大規模なコレクションからアイテムのセットを検索する 147 5.2 CSV ファイルとして 158テキスト ファイル内の
任意の数のデータ カテゴリの統計を計算する158 5.3 任意の数のデータ カテゴリの統計を計算する
テキストファイル内 167
5.4 この章の演習 174
第 6 章 図とチャート 175
6.1 matplotlib 175
6.1.1 項目棒グラフ 175
6.1.2 ヒストグラム 177
6.1.3 折れ線グラフ 178
6.1.4 散布図 180
6.1.5 箱ひげ図 181
6.2 パンダ 183
6.3 ggplot 184
6.4 シーボーン 186
第 7 章 記述統計とモデリング 192
7.1 データセット 192
7.1.1 ワインの品質 192
7.1.2 顧客離れ 193
7.2 ワインの品質 194
7.2.1 記述統計 194
7.2 .2 グループ化、ヒストグラム、t 検定 195
7.2.3 ペア間の関係と相関変数 196
7.2.4 最小二乗推定を使用した線形回帰 198
7.2.5 係数の解釈 200
7. 2.6 独立変数の標準化 200
7.2.7 予測 202
7.3 チャーン 203 7.3.1
ロジスティック回帰 205 7.3.2
係数の解釈 207
7.3.3エクスキャスト208
第 8 章 オンプラン スクリプトを自動的に実行する 209
8.1 タスクスケジューラ (Windows システム) 209
8.2 cron ツール (macOS システムおよび Unix システム) 215
8.2.1 cron テーブルファイル: ワンタイム設定 216
8.2.2 cron テーブルファイルの追加 cron タスクの追加で 216
第 9 章 ここから始めましょう 220
9.1 その他の標準ライブラリ モジュールと組み込み関数 221
9.1.1 Python 標準ライブラリ (PSL): その他の標準モジュール 221
9.1.2 組み込み関数 222
9.2 Python パッケージインデックス (PyPI): その他の拡張モジュール 222
9.2.1 NumPy 223
9.2.2 SciPy 227
9.2.3 Scikit-Learn 230
9.2.4 その他の拡張パッケージ 232
9.3 その他のデータ構造 232
9.3.1 スタック 233
9.3.2キュー 233
9.3.3 図 233
9.3.4 ツリー 234
9.4 ここから開始 234
付録 A ダウンロード ガイド 236
付録 B 演習の解答 245
著者紹介 247
表紙紹介247
データ収集
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