Datenanalyse mit Python

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Sie möchten alles über das Manipulieren, Bereinigen und Verarbeiten von strukturierten Daten mit Python 3 erfahren? Dieses praxisorientierte Buch zeigt Ihnen anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie mit Bibliotheken wie Pandas, NumPy und IPython typische Datenanalyse-Probleme lösen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Hauptautor der Pandas-Bibliothek, bietet es einen praktischen Einstieg in das Scientific Computing für datenintensive Anwendungen. Zu den Themen gehören die interaktive IPython-Shell als Programmierumgebung, die Features von NumPy, die Datenanalyse-Tools von Pandas, sowie High-Performance-Tools zum Laden, Bereinigen und Transformieren von Daten. Zudem werden Scatterplots und Visualisierungen mit matplotlib behandelt, ebenso wie GroupBy-Mechanismen von Pandas zum Zurechtschneiden und Zusammenfassen von Datensätzen. Das Buch behandelt auch das Verarbeiten von Zeitreihen-Daten und bietet Problemlösungen für Webanalyse, Sozialwissenschaften, Finanzen und Wirtschaft anhand praktischer Beispiele. Es richtet sich sowohl an Datenanalysten, die neu in Python sind, als auch an Python-Programmierer, die sich in das Scientific Computing einarbeiten möchten. Die Communities in Wissenschaft und Datenanalyse haben auf dieses Buch gewartet, das prall gefüllt mit praktischen Anleitungen und Informationen ist.