Габариты товара: 17.78 см × 23.37 см × 2.54 см (700 hundredths-inches × 920 hundredths-inches × 100 hundredths-inches)
Вес товара: 0.839 кг
Габариты упаковки: 22.61 см × 3.00 см × 17.30 см (890 hundredths-inches × 118 hundredths-inches × 681 hundredths-inches)
Вес упаковки: 0.839 кг, приблизительная стоимость доставки в Россию (Москва) $16.78
Тип товара: Книга абис (ABIS_BOOK)
Товарная группа: Книги (Book)
Характеристики
Характеристики на английском языке
Python for Data Analysis
Wes McKinney
978-1491957660
1491957662
Data Analysis
Подробное описание
Получите подробные инструкции для манипулирования, обработки, очистки и хруст наборов данных в Python. Обновлено для Python 3.6, второе издание это практическое руководство упакован с практическими кейсами, которые показывают вам, как решить широкий спектр проблем эффективного анализа данных. Вы уже имеете представление оЛЛ узнать последних версий панды и numpy, оболочкой ipython, и Jupyter в процессе.
Написал Уэс Маккинни, создатель проекта Python панды, эта книга-практичное, современное Введение в науку инструменты данных в Python. Итаs идеально подходит для аналитики новичок в Python и для программистов на Python новых для науки данных и научных вычислений. Файлы данных и связанные с ними материалы доступны на github.
Используйте оболочки ipython и ноутбука Jupyter для исследовательских вычислений
Изучить основные и дополнительные возможности в пакете numpy (численное питона)
Начало работы с инструментами анализа данных в библиотеке панды
Используйте гибкие инструменты для загрузки, очистки, преобразования, слияния и изменить данные
Создание информативной визуализации с использованием библиотек matplotlib
Применение метода groupby объекта панды для нарезки, кости, и обобщения данных
Анализировать и манипулировать регулярных и нерегулярных данных временных рядов
Научиться решать реальные задачи анализа данных с тщательной, подробные примеры
Подробное описание на английском языке
Get complete instructions for manipulating, processing, cleaning, and crunching datasets in Python. Updated for Python 3.6, the second edition of this hands-on guide is packed with practical case studies that show you how to solve a broad set of data analysis problems effectively. Youâll learn the latest versions of pandas, NumPy, IPython, and Jupyter in the process.
Written by Wes McKinney, the creator of the Python pandas project, this book is a practical, modern introduction to data science tools in Python. Itâs ideal for analysts new to Python and for Python programmers new to data science and scientific computing. Data files and related material are available on GitHub.
Use the IPython shell and Jupyter notebook for exploratory computing
Learn basic and advanced features in NumPy (Numerical Python)
Get started with data analysis tools in the pandas library
Use flexible tools to load, clean, transform, merge, and reshape data
Create informative visualizations with matplotlib
Apply the pandas groupby facility to slice, dice, and summarize datasets
Analyze and manipulate regular and irregular time series data
Learn how to solve real-world data analysis problems with thorough, detailed examples
Maxi-Sale.ru is a participant in the Amazon Services LLC Associates Program,
an affiliate advertising program designed to provide a means for sites to earn advertising
fees by advertising and linking to Amazon.com.