Inne bazy danych
Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II
- Szczegóły
- Kategoria: Inne bazy danych
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!
Dr Daniel Y. Chen jest wykładowcą na uczelni University of British Columbia. Prowadzi też zajęcia edukacyjne z zakresu danologii w firmie RStudio PBC. Współpracował z organizacją The Carpentries jako instruktor, prowadzący szkolenia, opiekun materiałów lekcyjnych i kierownik odpowiedzialny za utrzymanie społeczności.
Pobierz darmowy fragment
Rozmiar: 2,5 MB