Jak analizować dane z biblioteką Pandas Praktyczne wprowadzenie

Wprawny analityk potrafi się posługiwać zbiorami danych o wysokiej dynamice i różnorodności. Działanie to ułatwia biblioteka open source Pandas, która pozwala, przy użyciu języka Python, zrealizować niemal każde zadanie wymagające analizy danych. Pandas może pomóc w zapewnieniu wiarygodności danych, wizualizowaniu ich pod kątem efektywnego podejmowania decyzji i analizowaniu wielu zbiorów danych.

Oto drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie przewodnika po bibliotece Pandas. Dzięki tej przystępnej książce nauczysz się w pełni korzystać z możliwości oferowanych przez bibliotekę, nawet jeśli dopiero zaczynasz przygodę z analizą danych w Pythonie. Naukę rozpoczniesz z użyciem rzeczywistego zbioru danych, aby wkrótce rozwiązywać złożone problemy danologii, takie jak obsługa brakujących danych, stosowanie regularyzacji czy też używanie metod nienadzorowanego uczenia maszynowego do odnajdywania podstawowej struktury w zbiorze danych. Pracę z poszczególnymi zagadnieniami ułatwia to, że zostały one zilustrowane prostymi, ale praktycznymi przykładami.

W książce:

* importowanie i eksportowanie danych, przygotowywanie ich zbiorów

* tworzenie wykresów za pomocą bibliotek matplotlib, seaborn i Pandas

* konwersja typów danych

* skalowanie operacji przetwarzania danych

* zaawansowane możliwości biblioteki Pandas powiązane z datami i czasem

* dopasowywanie modeli liniowych przy użyciu bibliotek statsmodels i scikit-learn

Analizuj zbiory danych i odkrywaj ukrytą w nich wiedzę!