Datenanalyse mit Python

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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Dieses praxisorientierte Buch, aktualisiert auf Python 3.6, zeigt anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie typische Datenanalyse-Probleme effektiv lösen. Sie lernen die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet es einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch richtet sich an sowohl an Datenanalysten, die neu in Python sind, als auch an Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten möchten. Daten und zugehöriges Material sind auf GitHub verfügbar. Inhaltliche Schwerpunkte: Nutzen der IPython-Shell und Jupyter Notebook für exploratives Computing, Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy, Einsatz der pandas-Bibliothek für Datenanalysen, flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen und Transformieren von Daten, Erstellung interaktiver Visualisierungen mit matplotlib, Anwendung der GroupBy-Mechanismen von pandas sowie Analyse und Manipulation von Zeitreihen-Daten. Die aktualisierte 2. Auflage enthält angepassten Code für Python 3.6 und die neuesten pandas-Versionen, sowie Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools und eine Einführung in statsmodels und scikit-learn. Diese Neuauflage ist ein unverzichtbarer Bestandteil jeder modernen Bibliothek zu