Datenanalyse mit Python
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Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit pandas, NumPy und Jupyter

  1. 558 Seiten
  2. German
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  4. Über iOS und Android verfügbar
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Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit pandas, NumPy und Jupyter

Über dieses Buch

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, 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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Information

Verlag
O'Reilly
Jahr
2023
ISBN drucken
9783960092117
eBook-ISBN:
9783960107538
Auflage
3
Thema
Computer Science
Thema
Data Mining

Inhaltsverzeichnis

  1. Cover
  2. Titel
  3. Impressum
  4. Inhalt
  5. Vorwort
  6. 1 Einleitung
  7. 2 Grundlagen von Python, IPython und Jupyter-Notebooks
  8. 3 In Python integrierte Datenstrukturen, Funktionen und Dateien
  9. 4 Grundlagen von NumPy: Arrays und vektorisierte Berechnung
  10. 5 Erste Schritte mit pandas
  11. 6 Laden und Speichern von Daten sowie Dateiformate
  12. 7 Daten bereinigen und vorbereiten
  13. 8 Datenaufbereitung: Verknüpfen, Kombinieren und Umformen
  14. 9 Plotten und Visualisieren
  15. 10 Aggregation von Daten und Gruppenoperationen
  16. 11 Zeitreihen
  17. 12 Einführung in Modellierungsbibliotheken in Python
  18. 13 Beispiele aus der Datenanalyse
  19. Anhang A NumPy für Fortgeschrittene
  20. Anhang B Mehr zum IPython-System
  21. Fußnoten
  22. Index
  23. Über den Autor
  24. Über die Übersetzer
  25. Kolophon

Häufig gestellte Fragen

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