Python Bundle 2nd Edition

Machen Sie sich mit Pandas vertraut, einer vielseitigen und leistungsstarken Python-Bibliothek zur Datenmanipulation, -analyse und -ermittlung

Hauptmerkmale

• Führen Sie effiziente Datenanalyse- und Manipulationsaufgaben mit Pandas durch
• Wenden Sie Pandas mithilfe von schrittweisen Demonstrationen auf verschiedene reale Domänen an
• Gewöhnen Sie sich daran, Pandas als effektives Datenexplorationswerkzeug zu verwenden

Buchbeschreibung

Datenanalyse ist zu einer notwendigen Fähigkeit in einer Vielzahl von Positionen geworden, in denen das Wissen, wie man mit Daten arbeitet und Erkenntnisse extrahiert, einen signifikanten Wert generieren kann.

Die praktische Datenanalyse mit Pandas zeigt Ihnen, wie Sie Ihre Daten analysieren, mit dem maschinellen Lernen beginnen und effektiv mit Python-Bibliotheken arbeiten können, die häufig für die Datenwissenschaft verwendet werden, z. B. Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn und Scikit-Learn. Anhand realer Datasets lernen Sie, wie Sie mithilfe der leistungsstarken Pandas-Bibliothek Daten-Wrangling durchführen, um Ihre Daten neu zu formen, zu bereinigen und zu aggregieren. Anschließend lernen Sie, wie Sie eine explorative Datenanalyse durchführen, indem Sie zusammenfassende Statistiken berechnen und die Daten visualisieren, um Muster zu finden. In den abschließenden Kapiteln werden Sie einige Anwendungen der Erkennung, Regression, Clusterbildung und Klassifizierung von Anomalien mithilfe von Scikit-Learn untersuchen, um Vorhersagen auf der Grundlage früherer Daten zu treffen.

Am Ende dieses Buches werden Sie mit den Fähigkeiten ausgestattet sein, die Sie benötigen, um Pandas zu verwenden, um die Richtigkeit Ihrer Daten sicherzustellen, sie für eine effektive Entscheidungsfindung zu visualisieren und Analysen über mehrere Datensätze hinweg zuverlässig zu reproduzieren.

Was du lernen wirst

• Verstehen Sie, wie Datenanalysten und Wissenschaftler Daten sammeln und analysieren
• Führen Sie Datenanalysen und Daten-Wrangling in Python durch
• Kombinieren, gruppieren und aggregieren Sie Daten aus mehreren Quellen
• Erstellen Sie Datenvisualisierungen mit Pandas, Matplotlib und Seaborn
• Wenden Sie Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) an, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen
• Verwenden Sie Python Data Science-Bibliotheken, um reale Datensätze zu analysieren
• Verwenden Sie Pandas, um häufig auftretende Probleme bei der Darstellung und Analyse von Daten zu lösen
• Erstellen Sie Python-Skripte, -Module und -Pakete für wiederverwendbaren Analysecode

Für wen dieses Buch ist

Dieses Buch richtet sich an Datenanalysten, Data Science-Anfänger und Python-Entwickler, die jede Phase der Datenanalyse und des wissenschaftlichen Rechnens anhand einer Vielzahl von Datensätzen untersuchen möchten. Sie finden dieses Buch auch nützlich, wenn Sie ein Datenwissenschaftler sind, der Pandas beim maschinellen Lernen implementieren möchte. Kenntnisse der Programmiersprache Python sind von Vorteil.