McKinney

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

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Fachbuch

Buch. Softcover

3. Auflage. 2023

556 S.

dpunkt.verlag GmbH. ISBN 978-3-96009-211-7

Format (B x L): 16.8 x 24.1 cm

Gewicht: 999 g

Das Werk ist Teil der Reihe: Animals

Produktbeschreibung

Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit PythonDas Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführenMit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel
Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen.
Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar.
Aus dem Inhalt:

Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste ZeitreihendatenErproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze