Marcin Mazureknarzędzia online · artykuły · księgarniaRSS
Okładka: Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie IIITylna okładka: Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III

Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III

Autor: Wes McKinney

Tłumacz: Andrzej Watrak

ostatnie sztuki

Helion

77,35 zł 119,00 zł -35%

Kup w księgarni Helion

Gdzie kupić

SklepWydanieCena
Helion.plksiążka77,35 złKup
TaniaKsiazka.plksiążka101,74 złKup

Ceny z feedów partnerów, odświeżane codziennie. Linki są partnerskie — przy zakupie dostaję prowizję, cena dla Ciebie się nie zmienia.

Czytaj fragmentPobierz PDF

Kategorie
Pandas, Python, Python w danych
Wydawca
Helion
Rodzaj
książka
Format
165x235
Oprawa
miękka
Stron
504
Data wydania
2023-07-04
ISBN
978-83-8322-323-0
Tytuł oryginału
Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter, 3rd Edition
Seria
Oddychając z trudem

Fragment książki — 30 stron

Kliknij stronę, żeby powiększyć. Całość możesz przeczytać online albo pobrać jako PDF. Fragment udostępniony przez wydawcę.

  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 1 z 301
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 2 z 302
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 3 z 303
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 4 z 304
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 5 z 305
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 6 z 306
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 7 z 307
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 8 z 308
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 9 z 309
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 10 z 3010
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 11 z 3011
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 12 z 3012
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 13 z 3013
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 14 z 3014
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 15 z 3015
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 16 z 3016
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 17 z 3017
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 18 z 3018
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 19 z 3019
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 20 z 3020
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 21 z 3021
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 22 z 3022
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 23 z 3023
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 24 z 3024
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 25 z 3025
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 26 z 3026
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 27 z 3027
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 28 z 3028
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 29 z 3029
  • Fragment „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III” — strona 30 z 3030

Opis

Wprawny analityk danych potrafi z nich uzyskać wiedzę ułatwiającą podejmowanie trafnych decyzji. Od kilku lat można do tego używać nowoczesnych narzędzi Pythona, które zbudowano specjalnie do tego celu. Praca z nimi nie wymaga głębokiej znajomości statystyki czy algebry. Aby cieszyć się uzyskanymi rezultatami, wystarczy się wprawić w stosowaniu kilku pakietów i środowisk Pythona.

Ta książka jest trzecim, starannie zaktualizowanym wydaniem wyczerpującego przewodnika po narzędziach analitycznych Pythona. Uwzględnia Pythona 3.0 i bibliotekę pandas 1.4. Została napisana w przystępny sposób, a poszczególne zagadnienia bogato zilustrowano przykładami, studiami rzeczywistych przypadków i fragmentami kodu. W trakcie lektury nauczysz się korzystać z możliwości oferowanych przez pakiety pandas i NumPy, a także środowiska IPython i Jupyter. Nie zabrakło wskazówek dotyczących używania uniwersalnych narzędzi przeznaczonych do ładowania, czyszczenia, przekształcania i łączenia zbiorów danych. Pozycję docenią analitycy zamierzający zacząć pracę w Pythonie, jak również programiści Pythona, którzy chcą się zająć analizą danych i obliczeniami naukowymi.

Dzięki książce nauczysz się:

  • eksplorować dane za pomocą powłoki IPython i środowiska Jupyter
  • korzystać z funkcji pakietów NumPy i pandas
  • używać pakietu matplotlib do tworzenia czytelnych wizualizacji
  • analizować i przetwarzać dane regularnych i nieregularne szeregi czasowe
  • rozwiązywać rzeczywiste problemy analityczne

Wes McKinney zaktualizował swoją książkę, aby była podstawowym źródłem informacji o wszystkich zagadnieniach związanych z analizą danych przy użyciu języka Python i biblioteki pandas. Gorąco polecam tę pozycję!

Paul Barry, wykładowca i autor książek

Linki do księgarni są linkami partnerskimi Grupy Helion i Księgarni PWN (przez sieć Adtraction). Ceny i dostępność pochodzą z oferty wydawcy i mogą się zmienić.