Bewertung:
Das Buch erhielt gemischte Kritiken: Einige lobten den Zustand und die rechtzeitige Lieferung, während andere die schlechte Bearbeitung und den Mangel an wertvollen Inhalten im Vergleich zu Alternativen kritisierten.
Vorteile:Das Buch kam in brandneuem Zustand und pünktlich an, und die Kindle-Version kann zu einem niedrigeren Preis erworben werden, wenn die gedruckte Ausgabe gekauft wird.
Nachteile:Es weist zahlreiche Tippfehler, ein schlechtes Lektorat, verwirrende Zahlenverweise, übermäßigen Leerraum und große Schriftarten als Füllmaterial auf. Außerdem gilt es als teurer als vergleichbare Bücher, ohne nennenswerte Vorteile zu bieten.
(basierend auf 2 Leserbewertungen)
Learning Pandas, Second Edition
Key Features Get comfortable using pandas and Python as an effective data exploration and analysis tool Explore pandas through a framework of data analysis, with an explanation of how pandas is well suited for the various stages in a data analysis process A comprehensive guide to pandas with many of clear and practical examples to help you get up and using pandas Book Description
Sie lernen, wie Sie Pandas für die Datenanalyse in Python einsetzen können. Sie beginnen mit einem Überblick über die Datenanalyse und schreiten iterativ von der Modellierung von Daten über den Zugriff auf Daten aus entfernten Quellen, die Durchführung numerischer und statistischer Analysen, die Indizierung und die Durchführung aggregierter Analysen bis hin zur Visualisierung statistischer Daten und der Anwendung von Pandas im Finanzwesen voran.
Mit dem Wissen, das Sie in diesem Buch erwerben, werden Sie schnell lernen, wie Sie mit Pandas in der aufregenden Welt der Datenmanipulation, -analyse und -wissenschaft arbeiten können. Was Sie lernen werden Verstehen Sie, wie Datenanalysten und Wissenschaftler über die Prozesse des Sammelns und Verstehens von Daten denken Erfahren Sie, wie Pandas verwendet werden kann, um den End-to-End-Prozess der Datenanalyse zu unterstützen Verwenden Sie Pandas Series- und DataFrame-Objekte, um einzelne und multivariate Daten darzustellen Schneiden und Würfeln von Daten mit Pandas, sowie das Kombinieren, Gruppieren und Aggregieren von Daten aus mehreren Quellen Zugriff auf Daten aus externen Quellen wie Dateien, Datenbanken und Webdiensten Darstellung und Bearbeitung von Zeitreihendaten und der vielen Feinheiten, die mit dieser Art von Daten verbunden sind Visualisierung von statistischen Informationen Verwendung von Pandas zur Lösung verschiedener gängiger Daten
| ISBN: | 9781787123137 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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