Wczytuję dane...

Jak analizować dane z biblioteką Pandas Praktyczne wprowadzenie

Zasoby dotyczące bezpieczeństwa i produktów

Załączniki bezpieczeństwa

Załczniki do produktu

Załączniki dotyczące bezpieczeństwa produktu zawierają informacje o opakowaniu produktu i mogą dostarczać kluczowych informacji dotyczących bezpieczeństwa konkretnego produktu
Informacje o producencie

Informacje o producencie

Informacje dotyczące produktu obejmują adres i powiązane dane producenta produktu.

Helion
Osoba odpowiedzialna w UE

Osoba odpowiedzialna w UE

Podmiot gospodarczy z siedzibą w UE zapewniający zgodność produktu z wymaganymi przepisami.

Produkt dostępny!

73,33 PLN

Cena rynkowa: 109.00 PLN

KUP TERAZ!

Opis produktu
Dane techniczne

Wprawny analityk potrafi się posługiwać zbiorami danych o wysokiej dynamice i różnorodności. Działanie to ułatwia biblioteka open source Pandas, która pozwala, przy użyciu języka Python, zrealizować niemal każde zadanie wymagające analizy danych. Pandas może pomóc w zapewnieniu wiarygodności danych, wizualizowaniu ich pod kątem efektywnego podejmowania decyzji i analizowaniu wielu zbiorów danych.
Oto drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie przewodnika po bibliotece Pandas. Dzięki tej przystępnej książce nauczysz się w pełni korzystać z możliwości oferowanych przez bibliotekę, nawet jeśli dopiero zaczynasz przygodę z analizą danych w Pythonie. Naukę rozpoczniesz z użyciem rzeczywistego zbioru danych, aby wkrótce rozwiązywać złożone problemy danologii, takie jak obsługa brakujących danych, stosowanie regularyzacji czy też używanie metod nienadzorowanego uczenia maszynowego do odnajdywania podstawowej struktury w zbiorze danych. Pracę z poszczególnymi zagadnieniami ułatwia to, że zostały one zilustrowane prostymi, ale praktycznymi przykładami.

W książce:
* importowanie i eksportowanie danych, przygotowywanie ich zbiorów
* tworzenie wykresów za pomocą bibliotek matplotlib, seaborn i Pandas
* konwersja typów danych
* skalowanie operacji przetwarzania danych
* zaawansowane możliwości biblioteki Pandas powiązane z datami i czasem
* dopasowywanie modeli liniowych przy użyciu bibliotek statsmodels i scikit-learn

Analizuj zbiory danych i odkrywaj ukrytą w nich wiedzę!