Язык Python помогает упростить анализ данных. Если вы научились пользоваться электронными таблицами, то сможете освоить и pandas! Несмотря на сходство с табличной компоновкой Excel, pandas обладает большей гибкостью и более широкими возможностями. Эта библиотека для Python быстро выполняет операции с миллионами строк и способна взаимодействовать с другими инструментами. Она даст идеальную возможность выйти на новый уровень анализа данных.

Основы pandas.
Добро пожаловать! В этой части книги вы познакомитесь с основными принципами работы библиотеки pandas и ее двумя главными структурами данных: одномерным объектом Series и двумерным DataFrame. Глава 1 открывает книгу с анализа набора данных с помощью pandas для демонстрации ее возможностей. Далее мы перейдем к подробному изучению объекта Series в главах 2 и 3. Вы научитесь создавать объекты Series с нуля, импортировать их из внешних наборов данных, а также применять к ним массу различных математических, статистических и логических операций. В главе 4 вы познакомитесь с табличным объектом DataFrame и с разнообразными способами извлечения строк и столбцов, а также значений из содержащихся в них данных. Наконец, глава 5 посвящена извлечению поднаборов строк из объектов DataFrame путем применения различных логических критериев. А попутно мы рассмотрим восемь наборов данных, охватывающих все на свете: от театральных кассовых сборов и игроков НБА до покемонов.
Эта часть книги охватывает важнейшие стороны библиотеки pandas, основу, без которой невозможно работать с ней эффективно. Я изо всех сил постарался начать с самого нуля, с наименьших возможных «кирпичиков» и постепенно переходить к более крупным и сложным элементам. Следующие пять глав закладывают фундамент вашего мастерского владения pandas. Удачи!
ОГЛАВЛЕНИЕ.
Предисловие.
Благодарности.
О книге.
Для кого ома предназначена.
Как организована эта книга: дорожная карта.
О коде.
Источники информации в Интернете.
Об авторе.
Иллюстрация на обложке.
От издательства.
Часть I Основы pandas.
Глава 1. Знакомство с библиотекой pandas.
Глава 2. Объект Series.
Глава 3. Методы класса Series.
Глава 4. Объект DataFrame.
Глава 5. Фильтрация объектов DataFrame.
Часть II Библиотека pandas на практике.
Глава 6. Работа с текстовыми данными.
Глава 7. Мультииндексные объекты DataFrame.
Глава 8. Изменение формы и сводные таблицы.
Глава 9. Объект GroupBy.
Глава 10. Слияние, соединение и конкатенация.
Глава 11. Дата и время.
Глава 12. Импорт и экспорт данных.
Глава 13. Настройка pandas.
Глава 14. Визуализация.
Приложения.
Приложение А. Установка и настройка.
А.1. Дистрибутив Anaconda.
А.2. Процесс установки в macOS.
А.3. Процесс установки в Windows.
А.4. Создание новых окружений Anaconda.
А.5. Anaconda Navigator.
А.6. Основы Jupyter Notebook.
Приложение Б. Экспресс-курс но языку Python.
Б.1. Простые типы данных.
Б.2. Операторы.
Б.3. Переменные.
Б.4. Функции.
Б.5. Модули.
Б.6. Классы и объекты.
Б.7. Атрибуты и методы.
Б.8. Методы строк.
Б.9. Списки.
Б.10. Кортежи.
Б.11. Словари.
Б. 12. Множества.
Приложение В. Экспресс-курс но библиотеке NumPy.
В.1. Измерения.
В.2. Объект ndarray.
В.3. Объект nan.
Приложение Г. Генерирование фиктивных данных с помощью Faker.
Г.1. Установка Faker.
Г.2. Начало работы с Faker.
Г.3. Заполнение набора данных DataFrame фиктивными значениями.
Приложение Д. Регулярные выражения.
Д.1. Введение в модуль re.
Д.2. Метасимволы.
Д.3. Расширенные шаблоны поиска.
Д.4. Регулярные выражения и pandas.
Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Pandas в действии, Пасхавер Б., 2023 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.
Скачать djvu
Ниже можно купить эту книгу, если она есть в продаже, и похожие книги по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить книги
Скачать - djvu - Яндекс.Диск.
Дата публикации:
Теги: учебник по программированию :: программирование :: Пасхавер
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
Следующие учебники и книги:
Предыдущие статьи: