Learning Pandas 2, Second Edition (Edition2) (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Gitforgits, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
Vendedor de IberLibro desde 12 de octubre de 2005
Condición: Nuevo
EUR 56,24
Cantidad disponible: 1 disponible
Añadir al carritoDescripción del artículo del vendedor
Paperback. This book has been updated with Pandas 2.3, and it's exactly what ML engineers, data scientists and data engineers have been waiting for. It's a hands-on desk guide that's full of solutions, and it's the most up-to-date, production-ready book to the most widely used data manipulation library in the Python ecosystem.This book covers all the big changes in Pandas 2.3, like Copy-on-Write semantics, PyArrow-backed types that save over 50% memory, the new default StringDtype, and the deprecated frequency aliases that are messing up time series pipelines everywhere. All the chapters are based on one growing application using a real Customer Churn dataset, so every technique is put into a context where you can trace it and use it in production.Once you've got the hang of pandas, you will be exploring deep into feature engineering with feature_engine and scikit-learn's set_output API, dealing with class imbalance with SMOTE and ADASYN, and doing distributed computing with Dask, as well as JIT-compiled custom functions with Numba and JAX. On top of that, you'll be able to handle full NLP pipelines from TF-IDF to LDA topic modelling, and geospatial analysis with GeoPandas.It doesn't matter if you're building ML pipelines, scaling data infrastructure, or connecting pandas to TensorFlow, PyTorch, or JAX, this book will give you the practical depth and modern patterns to do it correctly on pandas 2.3 today, and stay forward-compatible with pandas 3.0 tomorrow.Key FeaturesBuild memory-efficient pipelines using PyArrow backends and targeted dtype choices.Write Copy-on-Write-safe assignment patterns that work on pandas 2.3 and 3.0.Engineer rich ML features using ratios, bins, group statistics, and interaction terms.Handle class imbalance with SMOTE, ADASYN, and quantified pandas-based profiling.Scale datasets beyond RAM using Dask lazy evaluation and distributed cluster computing.Accelerate custom scoring functions with Numba JIT and JAX-compiled batch operations.Extract sentiment, topics, and clusters from raw text using TF-IDF and LDA pipelines.Perform spatial joins, buffer analysis, and geocoding with GeoPandas and geopy.Preserve named DataFrames throughout sklearn Pipelines using the set_output API.Migrate confidently from legacy pandas patterns to pandas 2.3 production standards.Table of ContentGetting Started with Pandas 2.3Data Read, Storage, and File FormatsIndexing and Selecting DataData Manipulation and TransformationTime Series and DateTime OperationsPerformance Optimization and ScalingMachine Learning with Pandas 2.3Text Mining and NLPGeospatial Data Analysis This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9789349174665
- Título
- Learning Pandas 2, Second Edition (Edition2) (Paperback)
- Autor
- Matthew Rosch
- Editorial
- Gitforgits
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9349174669
- ISBN 13
- 9789349174665
- Edición
- 2ª Edición
This book has been updated with Pandas 2.3, and it's exactly what ML engineers, data scientists and data engineers have been waiting for. It's a hands-on desk guide that's full of solutions, and it's the most up-to-date, production-ready book to the most widely used data manipulation library in the Python ecosystem.
This book covers all the big changes in Pandas 2.3, like Copy-on-Write semantics, PyArrow-backed types that save over 50% memory, the new default StringDtype, and the deprecated frequency aliases that are messing up time series pipelines everywhere. All the chapters are based on one growing application using a real Customer Churn dataset, so every technique is put into a context where you can trace it and use it in production.Once you've got the hang of pandas, you will be exploring deep into feature engineering with feature_engine and scikit-learn's set_output API, dealing with class imbalance with SMOTE and ADASYN, and doing distributed computing with Dask, as well as JIT-compiled custom functions with Numba and JAX. On top of that, you'll be able to handle full NLP pipelines from TF-IDF to LDA topic modelling, and geospatial analysis with GeoPandas.
It doesn't matter if you're building ML pipelines, scaling data infrastructure, or connecting pandas to TensorFlow, PyTorch, or JAX, this book will give you the practical depth and modern patterns to do it correctly on pandas 2.3 today, and stay forward-compatible with pandas 3.0 tomorrow.
Key Features
- Build memory-efficient pipelines using PyArrow backends and targeted dtype choices.
- Write Copy-on-Write-safe assignment patterns that work on pandas 2.3 and 3.0.
- Engineer rich ML features using ratios, bins, group statistics, and interaction terms.
- Handle class imbalance with SMOTE, ADASYN, and quantified pandas-based profiling.
- Scale datasets beyond RAM using Dask lazy evaluation and distributed cluster computing.
- Accelerate custom scoring functions with Numba JIT and JAX-compiled batch operations.
- Extract sentiment, topics, and clusters from raw text using TF-IDF and LDA pipelines.
- Perform spatial joins, buffer analysis, and geocoding with GeoPandas and geopy.
- Preserve named DataFrames throughout sklearn Pipelines using the set_output API.
- Migrate confidently from legacy pandas patterns to pandas 2.3 production standards.
Table of Content
- Getting Started with Pandas 2.3
- Data Read, Storage, and File Formats
- Indexing and Selecting Data
- Data Manipulation and Transformation
- Time Series and DateTime Operations
- Performance Optimization and Scaling
- Machine Learning with Pandas 2.3
- Text Mining and NLP
- Geospatial Data Analysis
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Grand Eagle Retail
Bensenville, IL, Estados Unidos de America
Vendedor de IberLibro desde 12 de octubre de 2005
Tarifas de envío en Estados Unidos de America
| Artículo | De 6 a 14 días hábiles | De 6 a 16 días hábiles |
|---|---|---|
| Primer artículo | EUR 0,00 | EUR 0,00 |
Métodos de pago
Información empresarial del vendedor
APOLLO ONLINE CORP.
605 Geddes Street
Wilmington, DE Estados Unidos de America 19805
Condiciones de venta
We guarantee the condition of every book as it¿s described on the Abebooks web sites. If you¿ve changed
your mind about a book that you¿ve ordered, please use the Ask bookseller a question link to contact us
and we¿ll respond within 2 business days.
Books ship from California and Michigan.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a Grand Eagle Retail, Bensenville, Illinois, U.S.A., sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
Condiciones de envío
Orders usually ship within 2 business days. All books within the US ship free of charge. Delivery is 4-14 business days anywhere in the United States.
Books ship from California and Michigan.
If your book order is heavy or oversized, we may contact you to let you know extra shipping is required.