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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Thema

Informatik

Thema

Data Mining

Inhaltsverzeichnis

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

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