Analyse de données avec Python
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Analyse de données avec Python
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- Nombre de pages363
- FormatePub
- ISBN978-2-412-06918-9
- EAN9782412069189
- Date de parution22/04/2021
- Protection num.Digital Watermarking
- Taille2 Mo
- ÉditeurFirst Interactive
- TraducteurDaniel Rougé
- TraducteurOlivier Engler
Résumé
Une bible pour les ingénieurs en science des données pour manipuler, traiter et nettoyer les données en Python
Ce livre vous fera découvrir des instructions complètes pour la manipulation, le traitement, le nettoyage et la compression des jeux de données en Python. Mise à jour pour les dernières version 3.x de Python, la seconde édition de ce guide pratique est bourrée d'études de cas pratiques qui vous montrent comment résoudre efficacement un large ensemble de problèmes d'analyse de données.
Vous y apprendrez à maîtriser les dernières versions de Pandas, NumPy, IPython et autre Jupyter. Au programme : Utilisez le shell IPython et Jupyter Notebook pour des explorer des projets informatiques Apprenez les fonctionnalités de base et avancées de NumPy (le raccourci de Numerical Python) Démarrez avec les outils d'analyse de données de la bibliothèque pandas Utiliser des outils flexibles pour charger, nettoyer, transformer, fusionner et remodeler les données Créez des visualisations informatives avec matplotlib Appliquez les outils de regroupement de pandas pour découper, trancher et résumer des jeux de données Analysez et manipulez des données provenant de séries chronologiques régulières et irrégulières Apprenez à résoudre les problèmes d'analyse de données du monde réel avec des exemples détaillés
Vous y apprendrez à maîtriser les dernières versions de Pandas, NumPy, IPython et autre Jupyter. Au programme : Utilisez le shell IPython et Jupyter Notebook pour des explorer des projets informatiques Apprenez les fonctionnalités de base et avancées de NumPy (le raccourci de Numerical Python) Démarrez avec les outils d'analyse de données de la bibliothèque pandas Utiliser des outils flexibles pour charger, nettoyer, transformer, fusionner et remodeler les données Créez des visualisations informatives avec matplotlib Appliquez les outils de regroupement de pandas pour découper, trancher et résumer des jeux de données Analysez et manipulez des données provenant de séries chronologiques régulières et irrégulières Apprenez à résoudre les problèmes d'analyse de données du monde réel avec des exemples détaillés
Une bible pour les ingénieurs en science des données pour manipuler, traiter et nettoyer les données en Python
Ce livre vous fera découvrir des instructions complètes pour la manipulation, le traitement, le nettoyage et la compression des jeux de données en Python. Mise à jour pour les dernières version 3.x de Python, la seconde édition de ce guide pratique est bourrée d'études de cas pratiques qui vous montrent comment résoudre efficacement un large ensemble de problèmes d'analyse de données.
Vous y apprendrez à maîtriser les dernières versions de Pandas, NumPy, IPython et autre Jupyter. Au programme : Utilisez le shell IPython et Jupyter Notebook pour des explorer des projets informatiques Apprenez les fonctionnalités de base et avancées de NumPy (le raccourci de Numerical Python) Démarrez avec les outils d'analyse de données de la bibliothèque pandas Utiliser des outils flexibles pour charger, nettoyer, transformer, fusionner et remodeler les données Créez des visualisations informatives avec matplotlib Appliquez les outils de regroupement de pandas pour découper, trancher et résumer des jeux de données Analysez et manipulez des données provenant de séries chronologiques régulières et irrégulières Apprenez à résoudre les problèmes d'analyse de données du monde réel avec des exemples détaillés
Vous y apprendrez à maîtriser les dernières versions de Pandas, NumPy, IPython et autre Jupyter. Au programme : Utilisez le shell IPython et Jupyter Notebook pour des explorer des projets informatiques Apprenez les fonctionnalités de base et avancées de NumPy (le raccourci de Numerical Python) Démarrez avec les outils d'analyse de données de la bibliothèque pandas Utiliser des outils flexibles pour charger, nettoyer, transformer, fusionner et remodeler les données Créez des visualisations informatives avec matplotlib Appliquez les outils de regroupement de pandas pour découper, trancher et résumer des jeux de données Analysez et manipulez des données provenant de séries chronologiques régulières et irrégulières Apprenez à résoudre les problèmes d'analyse de données du monde réel avec des exemples détaillés
