JupyterLabは、Jupyter Notebookをベースにして誕生し、Pythonユーザを中心に人気の高いオープンソースのデータ分析環境です。Jupyterはインタラクティブにコードを実行でき、その結果を多彩なグラフや表などによって容易に表現できます。本書では、Jupyterをこれから利用する方はもちろんのこと、すでに利用している方にとっても役立つことを目指し、実践的な活用ノウハウを豊富に交えて解説します。また、可視化に際しては、Pythonで人気のライブラリ「pandas」「Matplotlib」「seaborn」を中心に解説します。さらに、最終章では「Google Colaboratory」の使い方を紹介します。 ■第1章　JupyterLabを導入しよう 1.1　Project Jupyterとは 1.2　Anacondaを利用したPython環境の構築 1.3　condaコマンドの使い方 1.4　Anaconda Navigatorの使い方 1.5　日本語フォント環境の準備 ■第2章　JupyterLabの操作を学ぼう 2.1　JupyterLabでコードを実行 2.2　JupyterLabのインターフェイス 2.3　JupyterLabの使いこなし ■第3章　pandasでデータを処理しよう 3.1　pandasとは 3.2　サンプルデータについて 3.3　Series 3.4　DataFrame 3.5　さまざまなデータの読み込み 3.6　データの前処理 3.7　テキストデータの処理 3.8　時系列データの処理 3.9　基本統計量の算出 3.10　データの結合 3.11　データの集計 3.12　データの可視化 ■第4章　Matplotlibでグラフを描画しよう 4.1　Matplotlibとは 4.2　グラフの描画 4.3　折れ線グラフ 4.4　散布図 4.5　棒グラフ 4.6　ヒストグラム 4.7　箱ひげ図 4.8　円グラフ ■第5章　Matplotlibを使いこなそう 5.1　グラフの構成要素 5.2　フィギュアとサブプロットの書式設定 5.3　グラフの軸と目盛りの設定 5.4　凡例の設定 5.5　線の書式設定 5.6　色の設定 5.7　文字列の書式設定 5.8　描画スタイルの適用 5.9　グラフをファイルに出力 5.10　Matplotlibでグラフを描画する2つのアプローチ ■第6章　seabornでデータを可視化しよう 6.1　seabornとは 6.2　APIの概要 6.3　グラフの描画方法 6.4　データの関係の可視化 6.5　カテゴリデータの可視化 6.6　データ分布の可視化 6.7　回帰の可視化 ■第7章　seabornを使いこなそう 7.1　ファセットの活用 7.2　ペアグリッドの活用 7.3　ジョイントグリッドの活用 7.4　axes-level関数の利用 7.5　グラフのスタイルと書式の設定 ■第8章　Colaboratoryを使おう 8.1　Colaboratoryの基本 8.2　ファイルの読み込み 8.3　Colaboratoryの活用