Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie

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!

Podziel się swoją opinią

Oceń produkt

Jestem użytkownikiem produktu i opinia jest moim własnym zdaniem. Potwierdzam zapoznanie z zasadami dodawania i pisania recenzji

Dodaj opinię