Jak analizować dane z biblioteką Pandas w.2 Gdynia

Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II Autor: Daniel Y. Chen Wydawca: Helion Tłumaczenie: Piotr Pilch ISBN: 9788328901513 Format: 165x235 Oprawa: miękka Stron: 456 Książka jest nowa Cena okładkowa książki: 109.00 zł > cenę promocyjną znajdziesz na naszej aukcji! REALIZACJA ZAMÓWIEŃ OD 2024-01-16 Produkt w przedsprzedaży - termin realizacji takiego zamówienia zostaje wydłużony do czasu, kiedy produkt trafi do regularnej sprzedaży. Jeśli zamawiasz kilka produktów, Twoje zamówienie zostanie zrealizowane najwcześniej w dniu 2024-01-16. Wprawny analityk potrafi się posługiwać zbiorami danych o wysokiej dynamice i różnorodności. Działanie to ułatwia biblioteka open source Pandas, która pozwala, przy użyciu języka Python, zrealizować niemal każde zadanie wymagające analizy danych. Pandas może pomóc w zapewnieniu wiarygodności danych, wizualizowaniu ich pod kątem efektywnego podejmowania decyzji i analizowaniu wielu zbiorów danych. Oto drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie przewodnika po bibliotece Pandas. Dzięki tej przystępnej książce nauczysz się w pełni korzystać z możliwości oferowanych przez bibliotekę, nawet jeśli dopiero zaczynasz przygodę z analizą danych w Pythonie. Naukę rozpoczniesz z użyciem rzeczywistego zbioru danych, aby wkrótce rozwiązywać złożone problemy danologii, takie jak obsługa brakujących danych, stosowanie regularyzacji czy też używanie metod nienadzorowanego uczenia maszynowego do odnajdywania podstawowej struktury w zbiorze danych. Pracę z poszczególnymi zagadnieniami ułatwia to, że zostały one zilustrowane prostymi, ale praktycznymi przykładami. W książce: importowanie i eksportowanie danych, przygotowywanie ich zbiorów tworzenie wykresów za pomocą bibliotek matplotlib, seaborn i Pandas konwersja typów danych skalowanie operacji przetwarzania danych zaawansowane możliwości biblioteki Pandas powiązane z datami i czasem dopasowywanie modeli liniowych przy użyciu bibliotek statsmodels i scikit-learn Analizuj zbiory danych i odkrywaj ukrytą w nich wiedzę!