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Datenanalyse mit Python

Name: Datenanalyse mit Python
Brand: Dpunkt.Verlag GmbH
SKU: 9783960092117
Price: 38.95 EUR
Availability: InStock

Autor: Kathrin Lichtenberg, Thomas Demmig

Jazyk:

Väzba: Brožovaná

Vydavateľ: Dpunkt.Verlag GmbH

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38.95 €

Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4...

Informácie o knihe

Autor

Kathrin Lichtenberg, Thomas Demmig

Jazyk

Angličtina

Väzba

Kniha - Brožovaná

Vydalo

2023

Stránok

584

EAN

9783960092117

ISBN

3960092113

Enbook ID

42199018

Vydavateľ

Dpunkt.Verlag GmbH

Hmotnosť

1008

Rozmery

165 x 240

Kompletný popis

Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4
Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen
Mit 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 Computing
Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen
Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein
Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten
Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib
Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen
Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten
Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze