対象読者
- Pythonは書けるが、データ分析でつまずいている人
- pandasを1冊で体系的にマスターしたい人
- 仕事の実データで分析・前処理を任されている人
- データ分析・pandas本の失敗しない選び方
- 入門・実践・応用のレベル別おすすめ本5選
- 1冊目に読むべき本と、次に進む順番
順番に解説します！
↓
Pythonは一応書けるのに、
実データを渡された途端フリーズ。
そんな経験、ありませんか？
つまずく原因の多くは、
文法ではありません。
pandasでの前処理の型を知らないだけです。
結論から言うと、
データ分析は
良い本を1冊やり込むのが最短です。
断片的なコピペより、
手を動かして「型」を入れたほうが、
あとの応用が効きます。
この記事では、
入門・実践・応用のレベル別に5冊を厳選しました。
あなたに合う1冊が見つかります。
それでは見ていきましょう！
↓
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データ分析・pandas本の選び方
まず結論です。
本選びで迷ったら、
今の自分のレベルに合わせるのが正解です。
分厚い専門書をいきなり買うと、
ほぼ確実に積みます。
そこは正直になりましょう。
目安は、この3ステップ。
下のレベル別で選んでください。
レベル別の選び方
- 入門：pandasの基礎を固めたい人
- 実践：実データの前処理で戦いたい人
- 応用：仕組みから深く理解したい人
それぞれのレベルで、
失敗しない鉄板の5冊を紹介します。
↓
入門向けデータ分析・pandasのおすすめ本2選
まずは入門の2冊から。
「専門書は難しそう…」
という人でも大丈夫です。
基礎からていねいなので、
読み終わるころには
pandasの操作が手になじみます。
【おすすめ①】Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書
最初の1冊なら、まずこれ。
データ分析の全体像を1冊で把握できる教科書です。
環境構築からpandas、可視化、
機械学習の入口まで。
広く浅く、地図を描いてくれます。
「まず何から学べば？」に、
迷わず答えをくれるのが強み。
独学の最初の相棒に最適です。
| 本について | Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 |
| おすすめの人 | ・データ分析の全体像をまず掴みたい人 ・独学の1冊目を探している人 ・広く基礎を押さえたい人 |
| 目次 | 第1章 データ分析エンジニアの仕事 第2章 Pythonと環境構築 第3章 NumPy・pandas・Matplotlib 第4章 機械学習の基礎 |
【おすすめ②】pandasライブラリ活用入門[第2版]
タイトルのとおり、
pandasそのものを主役にした1冊です。
データの読み込み、クリーニング、
前処理から集計まで。
一連の分析プロセスを網羅します。
教科書①で地図を得たあと、
pandasを深掘りする2冊目に。
手を動かして定着させたい人向けです。
| 本について | pandasライブラリ活用入門[第2版] |
| おすすめの人 | ・pandasを腰を据えて学びたい人 ・前処理の基本を一通り押さえたい人 ・教科書の次の2冊目を探す人 |
| 目次 | 第1章 pandasの基礎（DataFrame/Series） 第2章 データの読み込みと書き出し 第3章 データクリーニングと前処理 第4章 グループ化・集計・可視化 |
実践向けデータ分析・pandasのおすすめ本2選
基礎が入ったら、次は実践です。
ここからは現場で戦える2冊。
きれいなサンプルではなく、
汚い実データとどう向き合うか。
そのノウハウが詰まっています。
【おすすめ③】Python実践データ分析100本ノック 第3版
実力をつけたいなら、
手を動かす量が正義です。
この本は名前のとおり、
100本のノックを解く形式。
汚いデータの処理を実戦形式で鍛えます。
読むだけの本ではありません。
解いた分だけ、
そのまま業務スキルになります。
| 本について | Python実践データ分析100本ノック 第3版 |
| おすすめの人 | ・演習でガッツリ手を動かしたい人 ・実データの処理に慣れたい人 ・基礎の次にアウトプットしたい人 |
| 目次 | 第1部 データ加工の技術 第2部 機械学習の実装 第3部 最適化問題への応用 第4部 画像・言語データの処理 |
【おすすめ④】前処理大全［データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック］
データ分析は、
8割が前処理とよく言われます。
この本は、その前処理を、
同じ課題をSQL・R・Pythonで解き比べ。
「良い書き方」が身につきます。
pandasのコードも豊富で、
手元に置くレシピ集として優秀。
迷ったときに開ける1冊です。
| 本について | 前処理大全［データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック］ |
| おすすめの人 | ・前処理の引き出しを増やしたい人 ・きれいなコードの書き方を学びたい人 ・SQLやRとも比較したい人 |
| 目次 | 第1章 抽出・集約・結合 第2章 数値・カテゴリ・日時の処理 第3章 欠損値・外れ値への対応 第4章 テキスト・実践的な前処理 |
応用・発展データ分析・pandasのおすすめ本1選
最後は応用の1冊。
「pandasを深いところまで」
正確に理解したい人向けです。
【おすすめ⑤】Pythonによるデータ分析入門 第3版（オライリー）
実はこの本の著者は、
pandasの生みの親そのものです。
だからこそ、pandasの設計思想まで、
ブレなく解説してくれます。
「なぜこう動くか」が腑に落ちる1冊です。
「入門」と付きますが、内容は本格派。
長く使えるリファレンスとして、
本棚に1冊あると安心です。
| 本について | Pythonによるデータ分析入門 第3版 ―pandas、NumPy、Jupyterを使ったデータ処理 |
| おすすめの人 | ・pandasを原理から理解したい人 ・辞書的に引ける定番本が欲しい人 ・分析基盤をしっかり固めたい人 |
| 目次 | 第1章 準備（NumPy・Jupyter） 第2章 pandasの基礎 第3章 データの読み込み・整形 第4章 データ集約・時系列・可視化 |
まとめ：まず1冊、手を動かすのが最速
ここまで5冊を紹介しました。
迷ったら結論はシンプルです。
初心者なら、まず入門の①〜②から。
仕事で使うなら実践の③〜④。
深く理解したいなら応用の⑤へ。
この記事のポイント
- 本選びは「今の自分のレベル」に合わせる
- 入門は基礎、実践は前処理、応用は原理で選ぶ
- 読んで終わりにせず、必ず手を動かす
データ分析は、
手を動かした人から伸びます。
気になった1冊から、
ぜひ今日はじめてみてください。
それではまた！
