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    Online-Ressource
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    [Erscheinungsort nicht ermittelbar] : China Machine Press | Boston, MA : Safari
    ISBN: 9787111603702
    Sprache: Englisch , Chinesisch
    Seiten: 1 online resource (491 pages)
    Ausgabe: 2nd edition
    Schlagwort(e): Electronic books ; local
    Kurzfassung: 阅读本书可以获得关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第2版针对Python 3.6进行了更新,并增加了实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到较新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书作者Wes McKinney是Python pandas项目的创始人。本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍,非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到。 使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算 学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性 入门pandas库中的数据分析工具 使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑 使用matplotlib创建富含信息的可视化 将pandas的groupby功能应用于对数据集的切片、切块和汇总 分析并操作规则和不规则的时间序列数据 利用完整的、详细的示例学习如何解决现实中的数据分析问题
    Anmerkung: Online resource; Title from title page (viewed July 1, 2018) , Mode of access: World Wide Web.
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 2
    Online-Ressource
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    [Erscheinungsort nicht ermittelbar] : O'Reilly Media, Inc. | Boston, MA : Safari
    Sprache: Englisch
    Seiten: 1 online resource (60 pages)
    Ausgabe: 3rd edition
    Paralleltitel: Erscheint auch als
    DDC: 006.3/12
    Schlagwort(e): Data mining ; Python (Computer program language) ; Electronic books ; local ; Electronic books
    Kurzfassung: Get the definitive handbook for manipulating, processing, cleaning, and crunching datasets in Python. Updated for Python 3.9 and pandas 1.2, 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
    Anmerkung: Online resource; Title from title page (viewed September 25, 2022) , Mode of access: World Wide Web.
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 3
    Online-Ressource
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    [Erscheinungsort nicht ermittelbar] : O'Reilly Media, Inc. | Boston, MA : Safari
    Sprache: Englisch
    Seiten: 1 online resource (1 video file, approximately 59 min.)
    Ausgabe: 1st edition
    Schlagwort(e): Electronic videos ; local
    Kurzfassung: Join us for this edition of Meet the Expert with Apache Arrow cocreator Wes McKinney to learn considerations and best practices for distributed Python at scale—in a cost-effective way. You’ll explore some of the computational systems challenges that go hand in hand with doing scalable distributed computing in Python and discover how working to improve data processing performance and efficiency in data science tools led Wes to help build the Apache Arrow project. What you’ll learn and how you can apply it Understand common challenges in distributed computing Explore tools and practices for improving data processing performance and efficiency Discover cost-effective considerations for data processing at scale This course is for you because… You want to learn about the fundamental shifts that are transforming the business landscape and customer needs. You want to overcome challenges that arise when working with large amounts of data. You want to discover new open source technologies and learn how to integrate them. Recommended follow-up: Read Python for Data Analysis , third edition (book)
    Anmerkung: Online resource; Title from title screen (viewed August 5, 2021) , Mode of access: World Wide Web.
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 4
    ISBN: 9784873118451
    Sprache: Englisch , Japanisch
    Seiten: 1 online resource (596 pages)
    Ausgabe: 2nd edition
    Schlagwort(e): Electronic books ; local
    Kurzfassung: NumPy、SciPy、pandas、Matplotlib、Jupyterをはじめ、高機能で使いやすい数学・科学計算用ライブラリが充実しているPythonは、科学計算、統計解析、機械学習のみならず、金融や経済分野でも広く利用されています。本書はPythonの代表的なデータ分析ツール、pandasの開発者Wes McKinneyによる、データ分析を行うための基本を網羅しています。すべてのサンプルコードはダウンロード可能で、Jupyter Notebookで対話的に試し、実際に手を動かしながら知識を確実なものにすることが可能です。Python 3に対応した待望の改訂版です。
    Anmerkung: Online resource; Title from title page (viewed July 25, 2018) , Mode of access: World Wide Web.
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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