Jak analizować dane z biblioteką Pandas Praktyczne wprowadzenie
- Producent: Helion
-
Dostępność:
Produkt dostępny
- szt.
- 69,20 zł
Tytuł: Jak analizować dane z biblioteką Pandas Praktyczne wprowadzenie
Autor: Chen Daniel Y.
Rok: 2024
Format: 16.5x23.5cm
Stron: 456
ISBN: 9788328901513
Autor: Chen Daniel Y.
Rok: 2024
Format: 16.5x23.5cm
Stron: 456
ISBN: 9788328901513
"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!"
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!"