Datenanalyse mit Python

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Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python bietet Ihnen in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, alle praktischen Details und wertvolles Insiderwissen für erfolgreiche Datenanalysen. Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel lernen Sie, Datensätze mit Python zu manipulieren, bereinigen, verarbeiten und aufbereiten. Anhand konkreter Fallbeispiele zeigt dieses praxisorientierte Buch, wie Sie typische Datenanalyse-Probleme effektiv lösen und die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennenlernen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet es einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Es richtet sich sowohl an Datenanalysten, die neu in Python sind, als auch an Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten möchten. Daten und Zusatzmaterial sind auf GitHub verfügbar. Zu den Inhalten gehören die Nutzung von Jupyter Notebook und der IPython-Shell für exploratives Computing, das Erlernen von Grundfunktionen und fortgeschrittenen Features von NumPy, der Einsatz der pandas-Bibliothek für Datenanalysen, flexible Werkzeuge zum Laden und Transformieren von Daten, die Erstellung interaktiver Visualisierungen mit matplotlib sowie die Anwendung von GroupBy-Mechanismen zur Datenmanipulation und -analyse.