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　Series3.4　DataFrame3.5　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