Obțineți manualul complet pentru manipularea, prelucrarea, curățarea și fragmentarea seturilor de date în Python. Actualizată pentru Python 3.10 și pandas 1.4, a treia ediție a acestui ghid practic este plină de studii de caz care vă arată cum să rezolvați eficient o gamă largă de probleme de analiză a datelor.

Veți învăța cele mai recente versiuni ale pandas, NumPy și Jupyter în practică. Scris de Wes McKinney, creatorul proiectului Python pandas, această carte este o introducere practică și modernă în instrumentele științei datelor în Python. Este ideală pentru analiști care sunt noi în Python și pentru dezvoltatorii Python care sunt noi în știința datelor și în calculul științific.

Fișierele de date și materialul aferent sunt disponibile pe GitHub. • Folosiți notebook-ul Jupyter și shell-ul IPython pentru calcule exploratorii • Învățați funcționalități de bază și avansate în NumPy • Începeți cu instrumente de analiză a datelor în biblioteca pandas • Folosiți instrumente flexibile pentru încărcarea, curățarea, transformarea, îmbinarea și remodelarea datelor • Creați informații vizualizate cu matplotlib • Aplicați funcția pandas groupBy pentru a fragmenta, grupa și rezuma seturi de date • Analizați și manipulați datele de serii temporale normale și neregulate • Învățați cum să rezolvați probleme de analiză a datelor din lumea reală cu exemple detaliate și amănunțite.

„Cu această nouă ediție, Wes a actualizat cartea sa pentru a se asigura că rămâne resursa principală pentru tot ce este legat de analiza datelor cu Python și pandas. Această carte este recomandată de la sine”. -Paul Barry, lector și autor al cărții Head First Python de la O’Reilly.

Wes McKinney, co-fondator și CTO al Voltron Data, este un membru activ al comunității de date Python și susținător al utilizării Python în aplicații de analiză a datelor, finanțe și calcul statistic. Absolvent al MIT, este, de asemenea, membru al comitetelor de gestionare a proiectelor pentru proiectele Apache Arrow și Apache Parquet ale Apache Software Foundation.