【書評・エラー対処】Python実践データ分析100本ノック

はじめに

「データ分析を始めてみたい！」「データサイエンティストになりたい！」と思った方、本でいろいろと勉強したいと思った方、こちらの本から勉強をはじめることはかなりオススメできます！

以下では、書籍「Python実践データ分析100本ノック」に興味がある方に向けて、誰もが気になる「対象読者は誰？」「どんな内容なの？」「書籍で勉強していたところ、エラーがでたときの対処法は？」ということに対して、的確に答えています。

購入の参考になれば幸いです。

総評

Google colobでサンプルコードを使用する場合について１点注意です。

サンプルコードをgoogleドライブにアップロードし、ノートブックを起動したら、ノートが破損しているとのエラーがでました。

原因は、デスクトップ上にダウンロードしたサンプルコードをまとめてドライブにアップロードしたことでした。１個１個ドライブにアップロードしたら、無事に動きました。

同じようなエラーが出た方はご参考までに。

1章終えた感覚：簡単！

前述したようにデータサイエンス100本ノックーデータサイエンティスト協会を既にやっていたので、回答を読まないでも１章の内容はわかりました。

本書はコードの意味とか解説は少なめです。

そのため、Pythonのコードの解説を知りたいという人は、下記のブログ記事を参考に先にデータサイエンス100本ノックーデータサイエンティスト協会をするのがオススメです。

2章終えた感覚：スピード感を感じました。結構早く進みます！！

２章は書籍の解説が豊富です。ネットで調べながら解いていったデータサイエンス100本ノックーデータサイエンティスト協会と比べてサクサク進みます。

また、章末のコラムにありました「Excelデータを使用したときに、２日日付がずれる」というのは、はじめて知りました！！

3章終えた感覚：１章，２章の復習

for文とか関数等は写経するだけでも勉強になります。

4章終えた感覚：ライブラリーの説明はタンパク

scikit-learnやmatplotlibについての構文内容がわからない方は、ネットで調べながら解くといいです！

5章を終えた感覚：エラーがでたので時間がかかった。

ノック42　７行目は「exit_date」と記述されていますが、正確には「end_date」ですかね。

「exit_date」のまま進めると、Can only use .dt accessor with datetimelike values のエラーがでました。これの原因はdatetimeになっていませんよっということだと思いますが、上記にあるとおり、datetimeにしているのは、「exit_date」ではなくて、「end_date」ですので。

ノック50　以下のエラーがでました

ValueError: X has 8 features, but DecisionTreeClassifier is expecting 9 features as input.

つまり、input_dataには８つの特徴量しかなく、設定されている決定木モデルの特徴量は９つというエラー。よって、input_dataに足りないものがあります。

よくみてみると、変数の定義にis_deletedがありません。そのため、periodの次にis_deleted = 0が必要です。

同じくその下のinput_dataのリストにも追加が必要。

6章を終えた感覚：ノック53からは今までの練習問題と毛色が違いました。

最適化の問題です。過去にもこの手の問題はやったことはありませんでした。計算式も何を書いてあるかわからないので、ひとまず写経しました。

ノック51　「left_on=’ToFC’,right_on=’FCID’」だとＦＣＩＤが＿ｘ＿ｙができてしまいます。

よって、図6－３と同じ結果を出すには、on=’FCID’にする必要があります。

同様に図６－４と同じ結果を出すには、left_on=’FromWH’ right_on =’WHID’ではなく、on=’WHID’にする必要があります。

7章を終えた感覚：このあたりから1ノックのコードが長い。。。

ノック61　　pulpとortoolpyのエラーが出るところについては、!pip installを入れて、それぞれインストールしてください。

なお、ノック62はサンプルコードの回答をコピペして実行したき、以下のようなエラーがでました。

‘function’ object has no attribute ‘columns’

しかし、理由は簡単でした。df_tr = df_tr_sol.copyとしていて、df_tr = df_tr_sol.copy()としていなかったからです。結構copyの後の（）忘れることあるので、要注意だなと思いました。

8章を終えた感覚：難しく感じました。

というか、何をコードで書いているかわからないので、写経だけしました。

9章を終えた感覚：google colobと相性がわるい。

ｃｖ２が開かない。よって、matplotlibでやりました。そのコードを書きに記します。

import matplotlib.pyplot as plt
img_plt = cv2.imread('/content/drive/MyDrive/100knock syuwa/9章/img/img01.jpg')
height,width = img.shape[:2]
print('画像幅:'+str(width))
print('画像高さ:'+str(height))
plt.imshow(img_plt)

ノック83も別の方法で読み込みました。

from google.colab import files
files.upload()

10章を終えた感覚：５章より前のレベルに戻ってきた感覚。

つまり、コードで何を書いているのか理解できるレベル（５章と同じくらいの難易度のレベル）です！

ノック95　MeCabのインストール。少し時間かかります。

!apt install aptitude
!aptitude install mecab libmecab-dev mecab-ipadic-utf8 git make curl xz-utils file -y
!pip install mecab-python3==0.7

以上、データサイエンス・データ分析の初級者には、すごく参考になる書籍です。

第２版が６月１５日発刊

第２版が2022年6月15日に発刊されました。

初版の部分からの大きい違いとしては、以下の部分が追加され１００本ノックから実質２８問追加されたので、１２８本ノックとなっています。

Pythonでデータ分析を学びはじめたいがどれからやろうか悩んでいる方には、まずは、この書籍をご購読ください！

この１２８本のノックを終えたころには、Pythonのコードの基本的なところはもちろん、実際のデータ分析で扱うデータの処理の方法が身についています！

Pythonでデータ分析を学びたい方へ

Pythonでデータ分析を学びたい方向けのブログ記事をまとめていますので、ご興味ありましたらご覧ください。