Python Datenanalyse by Wes Mckinney (14 results)

Softcover. Condition: As New. Leichte Abnutzungen. Erfahren Sie alles uber das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensatzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv losen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begrunder des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl fur Datenanalysten, fur die Python Neuland ist, als auch fur Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehoriges Material des Buchs sind auf GitHub verfugbar. Aus dem Inhalt: - Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook fur 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, Zusammenfuhren und Umformen von Daten - Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib - Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensatzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen - Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-Daten Fur diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einfuhrung in statsmodels und scikit-learn. "Bereits ein Klassiker im Python-Okosystem, wurde diese Neuauflage in allen Bereichen aktualisiert, von Python 3.6 bis zu den neuesten Funktionen von pandas. Durch die genaue Erklarung der Datenwerkzeuge von Python hilft dieses Buch Lesern dabei, sie effektiv in neuer und kreativer Weise zu nutzen. Das Buch ist ein wesentlicher Bestandteil einer jeden modernen Bibliothek zum datenintensiven Computing." -- Fernando Perez, Assistant Professor fur Statistik an der UC Berkeley, Begrunder von IPython und Mitbegrunder von Project Jupyter.

Condition: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.

Hardback. Condition: New.

Paperback. Condition: Brand New. German language. 9.45x6.46x1.42 inches. In Stock.

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Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware - 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-Not Elektronisches Buch 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 und pandas 1.4, 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 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 Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. 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 556 pp. Deutsch.

Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware - 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-Not Elektronisches Buch 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 und pandas 1.4, 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 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 Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. 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 556 pp. Deutsch.

Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python.

Condition: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 470 | Sprache: Deutsch | Produktart: Bücher.

Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware - 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-Not Elektronisches Buch 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 und pandas 1.4, 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 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 Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. 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.

Condition: New. AUTOR: McKinney, WesWes McKinney ist Softwareentwickler und Unternehmer und lebt in Nashville. Nach dem Abschluss seines Mathematikstudiums am MIT im Jahre 2007 arbeitete er im Bereich der quantitativen Finanzen bei AQR Capital Management in Greenw.

Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Pythondpunkt.Verlag, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg 556 pp. Deutsch.

Taschenbuch. Condition: Neu. Datenanalyse mit Python | Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython | Wes McKinney | Taschenbuch | Animals | 558 S. | Deutsch | 2023 | O'Reilly | EAN 9783960092117 | Verantwortliche Person für die EU: dpunkt.verlag GmbH, Vanessa Niethammer, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg, niethammer[at]dpunkt[dot]de | Anbieter: preigu.

Hardback. Condition: New.