Datenanalyse mit Python (eBook, PDF) - McKinney, Wes
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  • Format: PDF


Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, 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, IPython 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,…mehr

  • Geräte: PC
  • ohne Kopierschutz
  • eBook Hilfe
  • Größe: 10.99MB
Produktbeschreibung
Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, 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, IPython 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 zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek 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 Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Dieser Download kann aus rechtlichen Gründen nur mit Rechnungsadresse in BG, B, A, EW, DK, CZ, D, CY, H, GR, GB, F, FIN, E, LT, I, IRL, NL, M, L, LR, S, R, P, PL, SK, SLO ausgeliefert werden.

  • Produktdetails
  • Verlag: O'Reilly
  • Seitenzahl: 542
  • Erscheinungstermin: 29.10.2018
  • Deutsch
  • ISBN-13: 9783960102137
  • Artikelnr.: 54444917
Autorenporträt
McKinney, Wes
Wes McKinney ist Hauptautor von Pandas, der populären Python-Bibliothek für die Datenanalyse. Nachdem er 2007 sein Mathematikstudium am MIT abgeschlossen hatte, arbeitete er im Bereich der quantitativen Finanzen bei AQR Capital Management in Greenwich, Connecticut. 2013 hat er die Firma DataPad gegründet. Er ist aktives Mitglied der Python-Community und ein Verfechter der Verwendung von Python in Datenanalyse, Finanzen und Statistik.