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Pandas 1.x Cookbook - Second Edition

Practical recipes for scientific computing, time series analysis, and exploratory data analysis using Python
BuchKartoniert, Paperback
626 Seiten
Englisch
Packt Publishingerschienen am27.02.2020Second
A new edition of the bestselling Pandas cookbook updated to pandas 1.x with new chapters on creating and testing, and exploratory data analysis. Recipes are written with modern pandas constructs. This book also covers EDA, tidying data, pivoting data, time-series calculations, visualizations, and more.mehr
Verfügbare Formate
BuchKartoniert, Paperback
EUR94,00
E-BookEPUBDRM AdobeE-Book
EUR31,49

Produkt

KlappentextA new edition of the bestselling Pandas cookbook updated to pandas 1.x with new chapters on creating and testing, and exploratory data analysis. Recipes are written with modern pandas constructs. This book also covers EDA, tidying data, pivoting data, time-series calculations, visualizations, and more.
Details
ISBN/GTIN978-1-83921-310-6
ProduktartBuch
EinbandartKartoniert, Paperback
Erscheinungsjahr2020
Erscheinungsdatum27.02.2020
AuflageSecond
Seiten626 Seiten
SpracheEnglisch
MasseBreite 191 mm, Höhe 235 mm, Dicke 34 mm
Gewicht1151 g
Artikel-Nr.55698671

Inhalt/Kritik

Inhaltsverzeichnis
Table of ContentsPandas FoundationsEssential DataFrame OperationsCreating and Persisting DataFramesBeginning Data AnalysisExploratory Data AnalysisSelecting Subsets of DataFiltering RowsIndex AlignmentGrouping for Aggregation, Filtration and TransformationRestructuring Data into a Tidy FormCombining Pandas ObjectsTime Series AnalysisVisualization with Matplotlib, Pandas, and SeabornDebugging and Testing Pandasmehr

Autor

Matt Harrison is an author, speaker, corporate trainer, and consultant. He authored the popular Learning the Pandas Library and Illustrated Guide to Python 3. He runs MetaSnake, which provides corporate and online training on Python and Data Science. In addition, he offers consulting services. He has worked on search engines, configuration management, storage, BI, predictive modeling, and in a variety of domains.
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