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Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython
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    Artikelzustand
    Gut: Buch, das gelesen wurde, sich aber in einem guten Zustand befindet. Der Einband weist nur sehr ...
    Release Year
    2017
    Book Title
    Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, a...
    ISBN
    9781491957660
    Kategorie

    Über dieses Produkt

    Product Identifiers

    Publisher
    O'reilly Media, Incorporated
    ISBN-10
    1491957662
    ISBN-13
    9781491957660
    eBay Product ID (ePID)
    229642588

    Product Key Features

    Number of Pages
    547 Pages
    Language
    English
    Publication Name
    Python for Data Analysis : Data Wrangling with Pandas, Numpy, and Ipython
    Subject
    Data Modeling & Design, Data Processing, Databases / Data Mining, Programming Languages / Python
    Publication Year
    2017
    Type
    Textbook
    Author
    Wes Mckinney
    Subject Area
    Computers
    Format
    Trade Paperback

    Dimensions

    Item Height
    1.3 in
    Item Weight
    33.2 Oz
    Item Length
    9.2 in
    Item Width
    7 in

    Additional Product Features

    Edition Number
    2
    Intended Audience
    Trade
    LCCN
    2018-302150
    Dewey Edition
    23
    Illustrated
    Yes
    Dewey Decimal
    005.133
    Synopsis
    Get complete instructions for manipulating, processing, cleaning, and crunching datasets in Python. Updated for Python 3.6, the second edition of this hands-on guide is packed with practical case studies that show you how to solve a broad set of data analysis problems effectively. You'll learn the latest versions of pandas, NumPy, IPython, and Jupyter in the process. Written by Wes McKinney, the creator of the Python pandas project, this book is a practical, modern introduction to data science tools in Python. It's ideal for analysts new to Python and for Python programmers new to data science and scientific computing. Data files and related material are available on GitHub. Use the IPython shell and Jupyter notebook for exploratory computing Learn basic and advanced features in NumPy (Numerical Python) Get started with data analysis tools in the pandas library Use flexible tools to load, clean, transform, merge, and reshape data Create informative visualizations with matplotlib Apply the pandas groupby facility to slice, dice, and summarize datasets Analyze and manipulate regular and irregular time series data Learn how to solve real-world data analysis problems with thorough, detailed examples
    LC Classification Number
    QA76.73.P98M42 2017

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