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Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Wes McKinney
Deutsch | Taschenbuch

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 KapitelErfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10, 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.

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Produktinformationen "Datenanalyse mit Python"

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 KapitelErfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10, 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.

Untertitel
Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython
H | B | T | Gramm
241 mm | 168 mm | 35 mm | 0.999 kg
Erscheinungsjahr
2023
Ausgabe
3
FSK
0
Ausgabe
Taschenbuch
Verlag
dpunkt
ISBN-10
3960092113
ISBN-13
9783960092117
Autor
Wes McKinney
Weitere Mitwirkende
Lichtenberg, Kathrin | Demmig, Thomas
Sprache
Deutsch
Seitenanzahl
556
Themen
Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Data Mining
Keywords
Analyse / Datenanalyse, Programmiersprachen, Datenanalyse, HC/Informatik, EDV/Programmiersprachen, Data Mining, Informatik, Datenverarbeitung / Simulation, Internet / Programmierung, Data Mining (EDV), Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, HC/Programmiersprachen, Informationsverarbeitung (EDV)
Verantwortliche Person gemäß Art. 16 GPSR
dpunkt.verlag GmbH, Wieblinger Weg 17, 69123, Heidelberg, DE, niethammer@dpunkt.de

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Wes McKinney

Autor/in

Wes McKinney

Wes McKinney, Mitbegründer und Chief Technology Officer von Voltron Data, ist ein aktives Mitglied der Python-Daten-Community und Verfechter der Verwendung von Python in der Datenanalyse, im Finanzwesen und bei statistischen Berechnungen. Der MIT-Absolvent ist außerdem Mitglied des Projektmanagements für Apache Arrow und Apache Parquet in der Apache Software Foundation.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.

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Get the definitive handbook for manipulating, processing, cleaning, and crunching datasets in Python. Updated for Python 3.10 and pandas 1.4, the third edition of this hands-on guide is packed with practical case studies that show you how to solve a broad set of data analysis problems effectively. You'll learn the latest versions of pandas, NumPy, and Jupyter in the process. Written by Wes McKinney, the creator of the Python pandas project, this book is a practical, modern introduction to data science tools in Python. It's ideal for analysts new to Python and for Python programmers new to data science and scientific computing. Data files and related material are available on GitHub. - Use the Jupyter notebook and IPython shell for exploratory computing - Learn basic and advanced features in NumPy - Get started with data analysis tools in the pandas library - Use flexible tools to load, clean, transform, merge, and reshape data - Create informative visualizations with matplotlib - Apply the pandas groupby facility to slice, dice, and summarize datasets - Analyze and manipulate regular and irregular time series data - Learn how to solve real-world data analysis problems with thorough, detailed examples

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