Datenanalyse mit Python Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython
In diesem Buch befasst sich der Autor zum einen mit der Python-Programmierung, seinen Bibliotheken und Tools und im 2. Schritt mit dem Manipulieren, Verarbeiten, Sortieren und Komprimieren von Daten. Angesprochen werden Python-Programmierer und Datenanalysten ohne einschlägige Python-Kenntnisse. Für...
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| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Weitere Verfasser: | , , |
| Format: | UnknownFormat |
| Sprache: | ger |
| Veröffentlicht: |
Heidelberg
O'Reilly
2019
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| Ausgabe: | 2. Auflage |
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | Full Text Inhaltsverzeichnis Beschreibung & Leseprobe |
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| Zusammenfassung: | In diesem Buch befasst sich der Autor zum einen mit der Python-Programmierung, seinen Bibliotheken und Tools und im 2. Schritt mit dem Manipulieren, Verarbeiten, Sortieren und Komprimieren von Daten. Angesprochen werden Python-Programmierer und Datenanalysten ohne einschlägige Python-Kenntnisse. Für diese durchgängig überarbeitete und aktualisierte Ausgabe (1. Auflage: 2015) hat McKinney den Inhalt neu strukturiert und das Inhaltsverzeichnis differenzierter angelegt. So hat er das Grundlagenkapitel zu Python - vormals im Anhang - jetzt an den Anfang gestellt. Der gesamte Code, einschliesslich des Tutorials, wurde an Python 3.6 angepasst und die Installationsanweisungen aktualisiert. Es gibt ein neues Kapitel über fortgeschrittene panda-Tools einschliesslich Anwendungstipps und eine kurze Einführung in die Benutzung der Werkzeuge statsmodels und scikit-learn. Beispieldatensätze für die Analyse befinden sich in einem Webarchiv. Auf die Anwendungsbeispiele mit Daten aus der Finanzwelt und der Ökonomie wird jetzt verzichtet. Der Vorgänger sollte ersetzt werden |
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| Beschreibung: | "Aktualisierte 2. Auflage" - auf dem Umschlag hinten |
| Beschreibung: | XVII, 522 Seiten Diagramme 24 cm x 16.5 cm |
| ISBN: | 9783960090809 978-3-96009-080-9 |