README.md

awesomebook

『前処理大全』のサンプルコード

本橋智光　著、株式会社ホクソエム　監修 B5変／366ページ／本体価格3,000円＋税 ISBN978-4-7741-9647-3 技術評論社、2018年発行

各言語の前処理実行方法

SQLの前処理実行

1. AWS Redshiftの準備

• https://aws.amazon.com/jp/redshift/getting-started/

2. SQL Workbench/J を使用して、Redshiftに接続

• https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/mgmt/connecting-using-workbench.html

3. AWS S3の準備

• https://aws.amazon.com/jp/s3/

4. S3にデータをアップロード

• dataフォルダ配下のcsvをs3上にアップロード

5. DDLを実行

• preprocess/load_data/ddl配下のDDLのSQLにAWSのKey情報を設定し、実行

6. 各前処理の実行

• preprocessフォルダ配下の前処理コードを実行

Rの前処理実行

1. Rのインストール

• https://www.r-project.org/

2. RStudioのインストール

• https://www.rstudio.com/products/rstudio/

3. RStudioの起動

• インストールしたRStudioを起動

4. WorkinkDirectoryの設定

• setwd('awesomebook_codeのパス')

5. コードに必要なパッケージをインストール

• install.packages('パッケージ名')

6. 各前処理の実行

• preprocessフォルダ配下の前処理コードを実行

Pythonの前処理実行

1. Python3のインストール

• https://www.python.org/

2. PyCharmのインストール

• https://www.jetbrains.com/pycharm/

3. PyCharmの起動

• インストールしたPyCharmを起動

4. ターミナルからpipコマンドを実行して、コードに必要なライブラリをインストール

• pip3 install ライブラリ名

5. 各前処理の実行

• preprocessフォルダ配下の前処理コードを実行

目次

• はじめに
• Part1 入門前処理
• 第1章 前処理とは
• Part2 データ構造を対象とした前処理
• 第2章 抽出
• 第3章 集約
• 第4章 結合
• 第5章 分割
• 第6章 生成
• 第7章 展開
• 第8章 数値型
• 第9章 カテゴリ型
• 第10章 日時型
• 第11章 文字型
• 第12章 位置情報型
• Part4 実践前処理
• 第13章 演習問題

サポートページ

http://gihyo.jp/book/2018/978-4-7741-9647-3

ライセンス

https://github.com/ghmagazine/awesomebook/blob/master/LICENSE