Learning Pandas 2, Second Edition
Matthew Rosch
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Codice articolo L2-9789349174665
This book has been updated with Pandas 2.3, and it's exactly what ML engineers, data scientists and data engineers have been waiting for. It's a hands-on desk guide that's full of solutions, and it's the most up-to-date, production-ready book to the most widely used data manipulation library in the Python ecosystem.
This book covers all the big changes in Pandas 2.3, like Copy-on-Write semantics, PyArrow-backed types that save over 50% memory, the new default StringDtype, and the deprecated frequency aliases that are messing up time series pipelines everywhere. All the chapters are based on one growing application using a real Customer Churn dataset, so every technique is put into a context where you can trace it and use it in production.Once you've got the hang of pandas, you will be exploring deep into feature engineering with feature_engine and scikit-learn's set_output API, dealing with class imbalance with SMOTE and ADASYN, and doing distributed computing with Dask, as well as JIT-compiled custom functions with Numba and JAX. On top of that, you'll be able to handle full NLP pipelines from TF-IDF to LDA topic modelling, and geospatial analysis with GeoPandas.
It doesn't matter if you're building ML pipelines, scaling data infrastructure, or connecting pandas to TensorFlow, PyTorch, or JAX, this book will give you the practical depth and modern patterns to do it correctly on pandas 2.3 today, and stay forward-compatible with pandas 3.0 tomorrow.
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