Datenanalyse mit Python

Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python

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-Notebooks 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