BigQuery、Pandas、Polarsを使った実用的なモダン前処理を学びましょう！ データ分析において前処理が重要かつ多くの時間をとられる業務であることは広く知られてきました。同時に前処理を実現するためのライブラリは大きく改善されてきています。また、機械学習モデルの進化によって、求められる前処理の内容も変わってきています。本書は、初めて学ぶ方にも昔学んでから知識をアップデートしていない方にも、悪いサンプルコードと良いサンプルコードを紹介しながら丁寧にデータ分析の前処理を学べる技術書です。 本書は、第一版の前処理大全から大きく構成や内容を変更しています。SQLはBigQuery準拠に変更し、Pandasは最新バージョンの思想に沿い新機能を使ったコードに変更しました。Rの代わりにR同様にパイプラインで書きやすくかつ処理エンジンがRustベースで書かれているため高速なPolarsに変更しました。また、前処理内容も大きく変更し、より現在よく使われる処理を実用ケースとともに解説しています。また、新たな試みとしてコラムとして少しマニアックだけど役立つプログラムの裏側の解説や分析テクニックを紹介しており、中級者の方にとっても有用な知識をお届けしています。 Part1 前処理の基礎知識 第1章 前処理とは 第2章 SQL 第3章 pandas 第4章 Polars Part2 データの構造を対象とした前処理 第5章 抽出 第6章 集約 第7章 結合 第8章 分割 第9章 整形 Part3 データの内容を対象とした前処理 第10章 数値 第11章 カテゴリ 第12章 日時 第13章 文字列 第14章 ウィンドウ関数 Part4 実践前処理 第15章 演習問題