Python でデータを視覚化する

本書ではプログラミング言語「Python」を使った視覚化 (グラフの作成) につい
て解説しています。Phthon の実行環境としては Google Colaboratory を使用
し、まずは基本的な視覚化ができることを目指します。その後は、視覚化に必要
な Python プログラムの構造と流れを習得します。また、Python 活用を進める
上でつまずく可能性があるデータクリーニングや、機械学習にご興味をお持ち
の方に向け、「モデルの最適化と評価」についても解説しています。
CHAPTER 01 Python による視覚化
CHAPTER 02 Python でグラフを描こう
CHAPTER 03 Python でグラフを描くプログラム
CHAPTER 04 実務で活かすためのテクニック
CHAPTER 05 データクリーニングのテクニック
CHAPTER 06 機械学習モデルを最適化しよう

Python でグラフを作りたいけれど、コードを書くところで止まってしまう。そうした人に向けて、まずは書かずに描くところから入るのが『Python でデータを視覚化する』 (hima2b4 著、C&R 研究所、2023 年刊) です。副題は「Google Colab ですぐに簡単に!」で、実行環境に Google Colaboratory (Google Colab) を使い、基本的な視覚化ができることを目指したあと、視覚化に必要な Python プログラムの構造と流れの習得へ進みます。版元の紹介文によると、Python を使い進めるうえでつまずきやすいデータクリーニングと、機械学習に関心のある読者に向けた「モデルの最適化と評価」も解説の範囲に入っています。

全 6 章と付録の構成、ノーコードの描画から機械学習まで

目次は CHAPTER 01「Python による視覚化」から始まり、CHAPTER 02「ノーコードではじめるグラフ描画」、CHAPTER 03「Python でグラフを描くプログラム」、CHAPTER 04「実務で活かすためのテクニック」、CHAPTER 05「データクリーニングのテクニック」、CHAPTER 06「機械学習モデルの最適化」と続き、最後に APPENDIX「Google Colab の Forms 機能について」が置かれています。担当編集者は、筆者が用意した Google Colaboratory の Notebook を使ってノーコードでグラフを作るところから解説していると紹介し、入門向けの 1 冊と位置づけています。描けた手応えを先に得てから、その裏で動いているプログラムの組み立てを学ぶ順番と読めます。各章の節の構成は版元のページに載っていないため、どのライブラリをどの章で使うかといった細部は、ここでは書きません。

Google Colab で始める理由と、データクリーニングの章の意味

Google Colab はブラウザーから使える Notebook 型の実行環境で、手元のパソコンに Python を入れなくてもコードを実行し、その場で表やグラフを確かめられます。Colab には、Notebook のセルに入力欄や選択肢を付けて、コードを書き換えずに値を切り替えられる Forms 機能があり、付録がこれを取り上げていることは、プログラミングに不慣れな読者でも操作できる形を意識した構成と読めます。可視化は データ分析 の入口でもあり出口でもありますが、実務では元のデータに欠損や表記の揺れ、型の不一致が混ざっているのが普通で、そのままでは正しいグラフになりません。CHAPTER 05 がデータクリーニングに 1 章を割き、紹介文がこれを「つまずく可能性がある」点として挙げているのは、描画の前段で手が止まる場面を見越したものと読めます。

品質管理の現場から Python を学んだ著者の視点

版元の著者紹介によると、hima2b4 はメーカーで品質管理に従事し、統計的手法 (QC 検定 1 級) から派生して、機械学習、テキスト分析、各種の視覚化をゼロから Python で身につけてきた人物です。Qiita への投稿が本書執筆のきっかけになったとされ、自身を「Python がさっぱりわからん人の気持ちがもっともわかる Python ユーザー」と称しています。CHAPTER 06 で 機械学習 のモデルの最適化と評価まで踏み込むのも、グラフを描くことを、データが示している何かをつかむための手段として扱う姿勢の延長と読めます。

Python 入門前の人に向く理由と、別の本が要る場面

この本が合うのは、Python のコードをまだほとんど書いたことが無い人や、業務のデータを手早く見える形にしたい人です。最初のグラフを Colab の Notebook で描けるため、環境構築で挫折しにくい入り方になっています。一方で、Python の文法そのものを体系立てて学びたい人や、特定の可視化ライブラリの機能を網羅的に引きたい人には、目的とずれる可能性があります。文法の土台から固めたい場合は Python 本の選び方 を参考に入門書を別に選び、本書と並べて使うと進めやすくなります。グラフを作るところから Python に触れ、そのままデータの整え方と機械学習の入口まで一続きで見通したい人にとって、最初の 1 冊として選びやすい本です。