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Python für Datenanalyse: Datenwrangling mit Pandas, NumPy und IPython von Wes-
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Artikelzustand:
Sehr gut
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eBay-Artikelnr.:306450079232
Artikelmerkmale
- Artikelzustand
- ISBN
- 9781449319793
Über dieses Produkt
Product Identifiers
Publisher
O'reilly Media, Incorporated
ISBN-10
1449319793
ISBN-13
9781449319793
eBay Product ID (ePID)
117281102
Product Key Features
Number of Pages
463 Pages
Publication Name
Python for Data Analysis : Data Wrangling with Pandas, Numpy, and Ipython
Language
English
Publication Year
2012
Subject
General, Data Processing, Databases / Data Mining, Programming Languages / Python
Type
Textbook
Subject Area
Computers
Format
Trade Paperback
Dimensions
Item Height
0.9 in
Item Weight
27.4 Oz
Item Length
9.2 in
Item Width
7 in
Additional Product Features
Intended Audience
Scholarly & Professional
LCCN
2012-538094
Dewey Edition
23
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
005.133
Table Of Content
Preface Chapter 1: Preliminaries Chapter 2: Introductory Examples Chapter 3: IPython: An Interactive Computing and Development Environment Chapter 4: NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation Chapter 5: Getting Started with pandas Chapter 6: Data Loading, Storage, and File Formats Chapter 7: Data Wrangling: Clean, Transform, Merge, Reshape Chapter 8: Plotting and Visualization Chapter 9: Data Aggregation and Group Operations Chapter 10: Time Series Chapter 11: Financial and Economic Data Applications Chapter 12: Advanced NumPy Python Language Essentials Colophon
Synopsis
Despite the explosive growth of data in industry after industry, learning and accessing data analysis tools has remained a challenge. This pragmatic guide demonstrates the nuts and bolts of manipulating, processing, cleaning, and crunching data with Python., Finding great data analysts is difficult. Despite the explosive growth of data in industries ranging from manufacturing and retail to high technology, finance, and healthcare, learning and accessing data analysis tools has remained a challenge. This pragmatic guide will help train you in one of the most important tools in the field - Python. Filled with practical case studies, Python for Data Analysis demonstrates the nuts and bolts of manipulating, processing, cleaning, and crunching data with Python. It also serves as a modern introduction to scientific computing in Python for data-intensive applications. Learn about the growing field of data analysis from an expert in the community. Learn everything you need to start doing real data analysis work with Python Get the most complete instruction on the basics of the "modern scientific Python platform" Learn from an insider who builds tools for the scientific stack Get an excellent introduction for novices and a wealth of advanced methods for experienced analysts, Python for Data Analysis is concerned with the nuts and bolts of manipulating, processing, cleaning, and crunching data in Python. It is also a practical, modern introduction to scientific computing in Python, tailored for data-intensive applications. This is a book about the parts of the Python language and libraries you'll need to effectively solve a broad set of data analysis problems. This book is not an exposition on analytical methods using Python as the implementation language. Written by Wes McKinney, the main author of the pandas library, this hands-on book is packed with practical cases studies. It's ideal for analysts new to Python and for Python programmers new to scientific computing. Use the IPython interactive shell as your primary development environment Learn basic and advanced NumPy (Numerical Python) features Get started with data analysis tools in the pandas library Use high-performance tools to load, clean, transform, merge, and reshape data Create scatter plots and static or interactive visualizations with matplotlib Apply the pandas groupby facility to slice, dice, and summarize datasets Measure data by points in time, whether it's specific instances, fixed periods, or intervals Learn how to solve problems in web analytics, social sciences, finance, and economics, through detailed examples
LC Classification Number
QA76.9.D343
Artikelbeschreibung des Verkäufers
Rechtliche Informationen des Verkäufers
Info zu diesem Verkäufer
c0py_this
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