Datenanalyse mit Python

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ISBN 10: 3960092113 ISBN 13: 9783960092117
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Titolo: Datenanalyse mit Python
Legatura: Brossura
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Wes McKinney
Editore: Dpunkt.Verlag Mär 2023, 2023
ISBN 10: 3960092113 ISBN 13: 9783960092117
Nuovo Taschenbuch

Da: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, Germania

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Taschenbuch. Condizione: 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. Codice articolo 9783960092117

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Editore: Dpunkt.Verlag Mär 2023, 2023
ISBN 10: 3960092113 ISBN 13: 9783960092117
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Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania

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Taschenbuch. Condizione: 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. Codice articolo 9783960092117

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Wes McKinney
Editore: Dpunkt.Verlag Mär 2023, 2023
ISBN 10: 3960092113 ISBN 13: 9783960092117
Nuovo Taschenbuch

Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Pythondpunkt.Verlag, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg 556 pp. Deutsch. Codice articolo 9783960092117

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Editore: Dpunkt.Verlag Mär 2023, 2023
ISBN 10: 3960092113 ISBN 13: 9783960092117
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Da: Wegmann1855, Zwiesel, Germania

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python. Codice articolo 9783960092117

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Editore: Dpunkt.Verlag Mär 2023, 2023
ISBN 10: 3960092113 ISBN 13: 9783960092117
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Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania

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Taschenbuch. Condizione: 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. Codice articolo 9783960092117

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Editore: dpunkt.verlag GmbH, 2023
ISBN 10: 3960092113 ISBN 13: 9783960092117
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Da: moluna, Greven, Germania

Valutazione del venditore 4 su 5 stelle 4 stelle, Maggiori informazioni sulle valutazioni dei venditori

Condizione: 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. Codice articolo 764713184

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Wes McKinney
Editore: O'Reilly, 2023
ISBN 10: 3960092113 ISBN 13: 9783960092117
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Da: preigu, Osnabrück, Germania

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Taschenbuch. Condizione: 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. Codice articolo 125823095

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McKinney, Wes
Editore: Dpunkt.Verlag GmbH, 2023
ISBN 10: 3960092113 ISBN 13: 9783960092117
Nuovo Paperback

Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito

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Paperback. Condizione: Brand New. German language. 9.45x6.46x1.42 inches. In Stock. Codice articolo __3960092113

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Wes McKinney, Kathrin Lichtenberg, Thomas Demmig
ISBN 10: 3960092113 ISBN 13: 9783960092117
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Da: Rarewaves.com UK, London, Regno Unito

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Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno Unito

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