Datenanalyse mit Python

Name: Datenanalyse mit Python
Price: 44.9 EUR
Availability: InStock
Author: Wes McKinney
ISBN: 9783960092117

Auswertung von Daten mit pandas, NumPy und Jupyter

Verlag	OReilly (dpunkt)
Autor:in	Wes McKinney
Fassung	556 Seiten, Softcover, 3. Auflage
Erschienen	03/2023
ISBN	978-3-96009-211-7 9783960092117

Buch

€44,90 inkl. MwSt.

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Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit pandas, NumPy und Jupyter

Verlag:	OReilly (dpunkt)
Autor:in	Wes McKinney
Fassung:	556 Seiten, Softcover, 3. Auflage
Erschienen:	03/2023
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Autor:in	Wes McKinney
Fassung:	556 Seiten, Softcover, 3. Auflage
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Python-Programmierung für Datenanalytiker

Die Sprache Python bietet Datenanalytikern zahlreiche Möglichkeiten, Daten zu bereinigen, manipulieren, verarbeiten und aufzubereiten. Wes McKinney, Begründer des pandas-Projekts, stellt Ihnen in diesem Buch die dazu wesentlichen Sprachbestandteile vor und gibt Ihnen einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar.

Aktuell zu Python 3.10 und pandas 1.4

Datenanalysten, die mit Python bisher keine Berührungspunkte hatten, kommen ebenso auf ihre Kosten wie Python-Programmierer, die sich tiefer in die Materie von Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen.

Diese dritte Auflage wurde auf Python 3.10 und pandas 1.4 aktualisiert. Das konsequent praxisbezogene Buch zeigt anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas. NumPy und Jupyter kennen.

Für diese Neuauflage hat Wes sein Buch aktualisiert und damit sichergestellt, dass es auch weiterhin die erste Adresse ist, wenn es um die Analyse von Daten mit Python und pandas geht. Ich kann dieses Buch nur wärmstens empfehlen.

— Paul Barry, Dozent und Autor von "Python von Kopf bis Fuß"

Aus dem Inhalt

Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing
Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen
Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein
Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten
Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib
Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen
Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten
Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze

Hier das ganze Inhaltsverzeichnis lesen.

Leseprobe

NumPy ist nicht nur eines der wichtigsten Pakete für numerische Berechnungen mit Python, es ist quasi die Standardschnittstelle für den Datenaustausch wissenschaftlicher Rechenpakete. In dieser Leseprobe macht Wes McKinney Sie mit den Grundlagen von NumPy vertraut. Vor allem wegen seiner Effizienz bei großen Daten-Arrays ist NumPy für numerische Berechnungen von hoher Bedeutung.

Wer hat's geschrieben?

Wes McKinney ist Softwareentwickler und Unternehmer und lebt in New York. Nach dem Abschluss seines Mathematikstudiums am MIT im Jahre 2007 arbeitete er im Bereich der quantitativen Finanzen bei AQR Capital Management in Greenwich, Connecticut. Frustriert von umständlichen Datenanalysewerkzeugen lernte er Python und startete das pandas-Projekt. Inzwischen ist er ein aktives Mitglied der wissenschaftlichen Python-Community und ein Verfechter des Einsatzes von Python in Datenanalyse, Finanzen und Statistikanwendungen.

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.