9780134546933 - pandas for everyone: python data analysis: python data analysis (addison-wesley data & analytics series) de chen, daniel y. (21 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Addison-Wesley Professional 2017
Serie: Addison-Wesley Data & Analytics, Libro 3 de 14. Libro 3 de 14 - Addison-Wesley Data & Analytics
- Tapa blanda
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Idioma: Inglés
Editorial: Addison-Wesley Professional 2017
Serie: Addison-Wesley Data & Analytics, Libro 3 de 14. Libro 3 de 14 - Addison-Wesley Data & Analytics
- Tapa blanda
Librería: HPB-Red, Dallas, TX, Estados Unidos de AmericaHPB-Red
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Idioma: Inglés
Editorial: Addison-Wesley Professional 2017
Serie: Addison-Wesley Data & Analytics, Libro 3 de 14. Libro 3 de 14 - Addison-Wesley Data & Analytics
- Tapa blanda
Librería: Goodwill of Central and Coastal Virginia, Richmond, VA, Estados Unidos de AmericaGoodwill of Central and Coastal Virginia
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Idioma: Inglés
Editorial: Addison-Wesley Professional 2017
Serie: Addison-Wesley Data & Analytics, Libro 3 de 14. Libro 3 de 14 - Addison-Wesley Data & Analytics
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Idioma: Inglés
Editorial: Addison-Wesley Professional 2016
Serie: Addison-Wesley Data & Analytics, Libro 3 de 14. Libro 3 de 14 - Addison-Wesley Data & Analytics
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Idioma: Inglés
Editorial: Addison-Wesley Professional 29/11/2016 2016
Serie: Addison-Wesley Data & Analytics, Libro 3 de 14. Libro 3 de 14 - Addison-Wesley Data & Analytics
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Editorial: Addison-Wesley Professional 2017
Serie: Addison-Wesley Data & Analytics, Libro 3 de 14. Libro 3 de 14 - Addison-Wesley Data & Analytics
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Idioma: Inglés
Editorial: Addison-Wesley Professional 2017
Serie: Addison-Wesley Data & Analytics, Libro 3 de 14. Libro 3 de 14 - Addison-Wesley Data & Analytics
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Idioma: Inglés
Editorial: Addison-Wesley Professional 2017
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Idioma: Inglés
Editorial: Pearson Education (US), Boston 2018
Serie: Addison-Wesley Data & Analytics, Libro 3 de 14. Libro 3 de 14 - Addison-Wesley Data & Analytics
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Paperback. Condición: new. Paperback. Today, analysts must manage data characterised by extraordinary variety, velocity, and volume. Using the open source Pandas library, you can use Python to rapidly automate and perform virtually any data analysis task, no matter how large or complex. Pandas can help you ensure the veracity of… your data, visualise it for effective decision-making, and reliably reproduce analyses across multiple datasets. Pandas for Everyone brings together practical knowledge and insight for solving real problems with Pandas, even if youre new to Python data analysis. Daniel Y. Chen introduces key concepts through simple but practical examples, incrementally building on them to solve more difficult, real-world problems. Chen gives you a jumpstart on using Pandas with a realistic dataset and covers combining datasets, handling missing data, and structuring datasets for easier analysis and visualisation. He demonstrates powerful data cleaning techniques, from basic string manipulation to applying functions simultaneously across dataframes. Once your data is ready, Chen guides you through fitting models for prediction, clustering, inference, and exploration. He provides tips on performance and scalability, and introduces you to the wider Python data analysis ecosystem. Work with DataFrames and Series, and import or export data Create plots with matplotlib, seaborn, and pandas Combine datasets and handle missing data Reshape, tidy, and clean datasets so theyre easier to work with Convert data types and manipulate text strings Apply functions to scale data manipulations Aggregate, transform, and filter large datasets with groupby Leverage Pandas advanced date and time capabilities Fit linear models using statsmodels and scikit-learn libraries Use generalised linear modeling to fit models with different response variables Compare multiple models to select the best Regularise to overcome overfitting and improve performance Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
Idioma: Inglés
Editorial: Addison-Wesley Professional 2017
Serie: Addison-Wesley Data & Analytics, Libro 3 de 14. Libro 3 de 14 - Addison-Wesley Data & Analytics
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Librería: Ubiquity Trade, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaUbiquity Trade
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Idioma: Inglés
Editorial: Addison-Wesley Professional 2017
Serie: Addison-Wesley Data & Analytics, Libro 3 de 14. Libro 3 de 14 - Addison-Wesley Data & Analytics
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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Idioma: Inglés
Editorial: Addison-Wesley Professional 2017
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Librería: Revaluation Books, Exeter, , Reino UnidoRevaluation Books
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Idioma: Inglés
Editorial: Addison-Wesley Professional 2017
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Idioma: Inglés
Editorial: Pearson Education (US) 2017
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Idioma: Inglés
Editorial: Pearson Deutschland GmbH|Addison-Wesley 2019
Serie: Addison-Wesley Data & Analytics, Libro 3 de 14. Libro 3 de 14 - Addison-Wesley Data & Analytics
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Librería: moluna, Greven, , Alemaniamoluna
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Kartoniert / Broschiert. Condición: New. This tutorial teaches students everything they need to get started with Python programming for the fast-growing field of data analysis. Daniel Chen tightly links each new concept with easy-to-apply, relevant examples from modern data analysis.
Idioma: Inglés
Editorial: Pearson Education (US), Boston 2018
Serie: Addison-Wesley Data & Analytics, Libro 3 de 14. Libro 3 de 14 - Addison-Wesley Data & Analytics
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Librería: AussieBookSeller, Truganina, VIC, AustraliaAussieBookSeller
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Paperback. Condición: new. Paperback. Today, analysts must manage data characterised by extraordinary variety, velocity, and volume. Using the open source Pandas library, you can use Python to rapidly automate and perform virtually any data analysis task, no matter how large or complex. Pandas can help you ensure the veracity of… your data, visualise it for effective decision-making, and reliably reproduce analyses across multiple datasets. Pandas for Everyone brings together practical knowledge and insight for solving real problems with Pandas, even if youre new to Python data analysis. Daniel Y. Chen introduces key concepts through simple but practical examples, incrementally building on them to solve more difficult, real-world problems. Chen gives you a jumpstart on using Pandas with a realistic dataset and covers combining datasets, handling missing data, and structuring datasets for easier analysis and visualisation. He demonstrates powerful data cleaning techniques, from basic string manipulation to applying functions simultaneously across dataframes. Once your data is ready, Chen guides you through fitting models for prediction, clustering, inference, and exploration. He provides tips on performance and scalability, and introduces you to the wider Python data analysis ecosystem. Work with DataFrames and Series, and import or export data Create plots with matplotlib, seaborn, and pandas Combine datasets and handle missing data Reshape, tidy, and clean datasets so theyre easier to work with Convert data types and manipulate text strings Apply functions to scale data manipulations Aggregate, transform, and filter large datasets with groupby Leverage Pandas advanced date and time capabilities Fit linear models using statsmodels and scikit-learn libraries Use generalised linear modeling to fit models with different response variables Compare multiple models to select the best Regularise to overcome overfitting and improve performance Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Editorial: Pearson Education Dez 2017 2017
Serie: Addison-Wesley Data & Analytics, Libro 3 de 14. Libro 3 de 14 - Addison-Wesley Data & Analytics
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - The Hands-On, Example-Rich Introduction to Pandas Data Analysis in Python Today, analysts must manage data characterized by extraordinary variety, velocity, and volume. Using the open source Pandas library, you can use Python to rapidly automate and perform virtually any data analysis task,… no matter how large or complex. Pandas can help you ensure the veracity of your data, visualize it for effective decision-making, and reliably reproduce analyses across multiple datasets. Pandas for Everyone brings together practical knowledge and insight for solving real problems with Pandas, even if you re new to Python data analysis. Daniel Y. Chen introduces key concepts through simple but practical examples, incrementally building on them to solve more difficult, real-world problems. Chen gives you a jumpstart on using Pandas with a realistic dataset and covers combining datasets, handling missing data, and structuring datasets for easier analysis and visualization. He demonstrates powerful data cleaning techniques, from basic string manipulation to applying functions simultaneously across dataframes. Once your data is ready, Chen guides you through fitting models for prediction, clustering, inference, and exploration. He provides tips on performance and scalability, and introduces you to the wider Python data analysis ecosystem. Work with DataFrames and Series, and import or export dataCreate plots with matplotlib, seaborn, and pandasCombine datasets and handle missing dataReshape, tidy, and clean datasets so they re easier to work withConvert data types and manipulate text stringsApply functions to scale data manipulationsAggregate, transform, and filter large datasets with groupbyLeverage Pandas advanced date and time capabilitiesFit linear models using statsmodels and scikit-learn librariesUse generalized linear modeling to fit models with different response variablesCompare multiple models to select the best Regularize to overcome overfitting and improve performanceUse clustering in unsupervised machine learning.
Idioma: Inglés
Editorial: Addison-Wesley Professional 2017
Serie: Addison-Wesley Data & Analytics, Libro 3 de 14. Libro 3 de 14 - Addison-Wesley Data & Analytics
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Librería: Majestic Books, Hounslow, , Reino UnidoMajestic Books
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Idioma: Inglés
Editorial: Addison-Wesley Professional 2017
Serie: Addison-Wesley Data & Analytics, Libro 3 de 14. Libro 3 de 14 - Addison-Wesley Data & Analytics
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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Editorial: Addison-Wesley Professional 2017
Serie: Addison-Wesley Data & Analytics, Libro 3 de 14. Libro 3 de 14 - Addison-Wesley Data & Analytics
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