Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python 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
