Datenanalyse mit Python
Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython. Aktuell zu Python 3
Übersetzung: Tismer, Christian; Rother, Kristian
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Sie wollen alles erfahren über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von strukturierten Daten mit Python 3? Dieses konsequent praxisbezogene Buch zeigt Ihnen anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie mit Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und IPython eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen lösen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Hauptautor der Pandas-Bibliothek, bietet Datenanalyse mit Python zudem einen praktischen Einstieg in das Scientific Computing für datenintensive Anwendungen mit Python.Zu den Themen gehören:- die interaktive IPython-Shell als primär...
Sie wollen alles erfahren über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von strukturierten Daten mit Python 3? Dieses konsequent praxisbezogene Buch zeigt Ihnen anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie mit Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und IPython eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen lösen.
Geschrieben von Wes McKinney, dem Hauptautor der Pandas-Bibliothek, bietet Datenanalyse mit Python zudem einen praktischen Einstieg in das Scientific Computing für datenintensive Anwendungen mit Python.
Zu den Themen gehören:
- die interaktive IPython-Shell als primäre Programmierumgebung
- die Features von NumPy (Numerical Python)
- die Datenanalyse-Tools der Pandas-Bibliothek
- High-Performance-Tools zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten
- Scatterplots und statische oder interaktive Visualisierungen mit matplotlib
- GroupBy-Mechanismen von Pandas zum Zurechtschneiden, Umgestalten und Zusammenfassen von Datensätzen
- das Verarbeiten von verschiedensten Zeitreihen-Daten
- Problemlösungen für Webanalyse, Sozialwissenschaften, Finanzen und Wirtschaft anhand ausführlicher praktischer Beispiele
Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in das Scientific Computing einarbeiten wollen.
Aktuell zu Python 3
" Die Communities in Wissenschaft und Datenanalyse haben seit Jahren auf dieses Buch gewartet: Prall gefüllt mit konkreten praktischen Anleitungen, aber auch mit Informationen dazu, wie alle Einzelteile zusammen funktionieren. Es wird die Standardreferenz des technischen Computing mit Python für die nächsten Jahre werden."
- Fernando Pérez, Research Scientist an der University of California, Berkeley, und einer der Begründer von IPython.
Geschrieben von Wes McKinney, dem Hauptautor der Pandas-Bibliothek, bietet Datenanalyse mit Python zudem einen praktischen Einstieg in das Scientific Computing für datenintensive Anwendungen mit Python.
Zu den Themen gehören:
- die interaktive IPython-Shell als primäre Programmierumgebung
- die Features von NumPy (Numerical Python)
- die Datenanalyse-Tools der Pandas-Bibliothek
- High-Performance-Tools zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten
- Scatterplots und statische oder interaktive Visualisierungen mit matplotlib
- GroupBy-Mechanismen von Pandas zum Zurechtschneiden, Umgestalten und Zusammenfassen von Datensätzen
- das Verarbeiten von verschiedensten Zeitreihen-Daten
- Problemlösungen für Webanalyse, Sozialwissenschaften, Finanzen und Wirtschaft anhand ausführlicher praktischer Beispiele
Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in das Scientific Computing einarbeiten wollen.
Aktuell zu Python 3
" Die Communities in Wissenschaft und Datenanalyse haben seit Jahren auf dieses Buch gewartet: Prall gefüllt mit konkreten praktischen Anleitungen, aber auch mit Informationen dazu, wie alle Einzelteile zusammen funktionieren. Es wird die Standardreferenz des technischen Computing mit Python für die nächsten Jahre werden."
- Fernando Pérez, Research Scientist an der University of California, Berkeley, und einer der Begründer von IPython.