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
