Pandas Cookbook : Recipes for Scientific Computing, Time Series Analysis and Data Visualization using Python
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2017
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Publisher's Note: A new second edition, updated completely for pandas 1.x with additional chapters, has now been published. This edition from 2017 is outdated and is based on pandas 0.20.Over 95 hands-on recipes to leverage the power of pandas for efficient scientific computation and data analysisKey FeaturesUse the power of pandas 0.20 to solve most complex scientific computing problems with easeLeverage fast, robust data structures in pandas 0.20 to gain useful insights from your dataPractical, easy to implement recipes for quick solutions to common problems in data using pandas 0.20Book DescriptionThis book will provide you with unique, idiomatic, and fun recipes for both fundamental and advanced data manipulation tasks with pandas 0.20. Some recipes focus on achieving a deeper understanding of basic principles, or comparing and contrasting two similar operations. Other recipes will dive deep into a particular dataset, uncovering new and unexpected insights along the way.The pandas library is massive, and it's common for frequent users to be unaware of many of its more impressive features. The official pandas documentation, while thorough, does not contain many useful examples of how to piece together multiple commands like one would do during an actual analysis. This book guides you, as if you were looking over the shoulder of an expert, through practical situations that you are highly likely to encounter.Many advanced recipes combine several different features across the pandas 0.20 library to generate results.What you will learnMaster the fundamentals of pandas 0.20 to quickly begin exploring any datasetIsolate any subset of data by properly selecting and querying the dataSplit data into independent groups before applying aggregations and transformations to each groupRestructure data into tidy form to make data analysis and visualization easierPrepare real-world messy datasets for machine learningCombine and merge data from different sources through pandas SQL-like operationsUtilize pandas unparalleled time series functionalityCreate beautiful and insightful visualizations through pandas 0.20 direct hooks to Matplotlib and SeabornWho this book is forThis book is for data scientists, analysts and Python developers who wish to explore data analysis and scientific computing in a practical, hands-on manner. The recipes included in this book are suitable for both novice and advanced users, and contain helpful tips, tricks and caveats wherever necessary. Some understanding of pandas will be helpful, but not mandatory. …
N° de ref. del artículo 9781784393878
- Título
- Pandas Cookbook : Recipes for Scientific Computing, Time Series Analysis and Data Visualization using Python
- Autor
- Theodore Petrou
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2017
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1784393878
- ISBN 13
- 9781784393878
- Peso del artículo
- 982 gramos
- Dimensiones
- 235x191x29 mm
Publisher's Note: A new second edition, updated completely for pandas 1.x with additional chapters, has now been published. This edition from 2017 is outdated and is based on pandas 0.20.
Over 95 hands-on recipes to leverage the power of pandas for efficient scientific computation and data analysis
Key Features
- Use the power of pandas 0.20 to solve most complex scientific computing problems with ease
- Leverage fast, robust data structures in pandas 0.20 to gain useful insights from your data
- Practical, easy to implement recipes for quick solutions to common problems in data using pandas 0.20
Book Description
This book will provide you with unique, idiomatic, and fun recipes for both fundamental and advanced data manipulation tasks with pandas 0.20. Some recipes focus on achieving a deeper understanding of basic principles, or comparing and contrasting two similar operations. Other recipes will dive deep into a particular dataset, uncovering new and unexpected insights along the way.
The pandas library is massive, and it's common for frequent users to be unaware of many of its more impressive features. The official pandas documentation, while thorough, does not contain many useful examples of how to piece together multiple commands like one would do during an actual analysis. This book guides you, as if you were looking over the shoulder of an expert, through practical situations that you are highly likely to encounter.
Many advanced recipes combine several different features across the pandas 0.20 library to generate results.
What you will learn
- Master the fundamentals of pandas 0.20 to quickly begin exploring any dataset
- Isolate any subset of data by properly selecting and querying the data
- Split data into independent groups before applying aggregations and transformations to each group
- Restructure data into tidy form to make data analysis and visualization easier
- Prepare real-world messy datasets for machine learning
- Combine and merge data from different sources through pandas SQL-like operations
- Utilize pandas unparalleled time series functionality
- Create beautiful and insightful visualizations through pandas 0.20 direct hooks to Matplotlib and Seaborn
Who this book is for
This book is for data scientists, analysts and Python developers who wish to explore data analysis and scientific computing in a practical, hands-on manner. The recipes included in this book are suitable for both novice and advanced users, and contain helpful tips, tricks and caveats wherever necessary. Some understanding of pandas will be helpful, but not mandatory.
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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).
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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.
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