Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

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Beschreibung

Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python <ul><li>Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4</li><li>Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen</li><li>Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel</li></ul><p>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.</p><p>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.</p><p>Aus dem Inhalt:</p><ul><li>Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing</li><li>Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen</li><li>Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein</li><li>Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten</li><li>Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib</li><li>Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen</li><li>Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten</li><li>Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze</li></ul>

Artikeldetails

EAN

9783960092117

Sprache

Deutsch

Einband / Art

Taschenbuch

Maße

241 x 168 x 35 mm

Erscheinungsjahr

2023

Verlag / Hersteller

dpunkt.Verlag