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  • Format: PDF


Erfahren Sie alles uber das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensatzen 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 losen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begrunder des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl fur Datenanalysten,…mehr

  • Geräte: PC
  • ohne Kopierschutz
  • eBook Hilfe
  • Größe: 10.99MB
Produktbeschreibung
Erfahren Sie alles uber das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensatzen 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 losen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begrunder des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl fur Datenanalysten, fur die Python Neuland ist, als auch fur Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehoriges Material des Buchs sind auf GitHub verfugbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook fur 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, Zusammenfuhren und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensatzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFur 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 Einfuhrung in statsmodels und scikit-learn.

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

  • Produktdetails
  • Verlag: O'Reilly
  • Seitenzahl: 542
  • Erscheinungstermin: 29.10.2018
  • Deutsch
  • ISBN-13: 9783960102137
  • Artikelnr.: 54444917
Autorenporträt
Wes McKinney ist Softwareentwickler und Unternehmer und lebt in New York. Nach dem Abschluss seines Mathematikstudiums am MIT im Jahre 2007 arbeitete er im Bereich der quantitativen Finanzen bei AQR Capital Management in Greenwich, Connecticut. Frustriert von umständlichen Datenanalysewerkzeugen lernte er Python und startete das pandas-Projekt. Inzwischen ist er ein aktives Mitglied der wissenschaftlichen Python-Community und ein Verfechter des Einsatzes von Python in Datenanalyse, Finanzen und Statistikanwendungen. Später war Wes Mitbegründer und CEO von DataPad, das im Jahre 2014 von Cloudera übernommen wurde. Seitdem befasst er sich auch mit der Big-Data-Technologie und ist Teil der Projektmanagementkomitees für die Projekte Apache Arrow und Apache Parquet in der Apache Software Foundation. 2016 ist er zu Two Sigma Investments in New York City gewechselt, wo er weiterhin daran arbeitet, die Datenanalyse durch Open-Source-Software schneller und einfacher zu machen.