Datenanalyse mit Python Auswertung von Daten mit pandas, NumPy und Jupyter
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- eBook
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Sprache:Deutsch
44,90 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Verkaufsrang
49296
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
02.03.2023
Verlag
O'ReillySeitenzahl
558
Maße (L/B/H)
24,1/16,8/3,5 cm
Gewicht
999 g
Farbe
Weiß / Kaffee
Auflage
3. Auflage
Übersetzt von
Kathrin Lichtenberg + weitere
Sprache
Deutsch
ISBN
978-3-96009-211-7
- 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
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