Груздев Артем Владимирович, Хейдт Майкл. Изучаем pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ данных в Python
Скидка 5850Р
Книга "Изучаем pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ данных" написана Груздевым Артемом Владимировичем и Хейдтом Майклом.
Эта книга предлагает подробное руководство по использованию библиотеки pandas – одной из самых популярных инструментов для работы с данными в среде Python.
В начале книги авторы рассматривают основы работы с pandas: установку и настройку, импорт данных из различных форматов, создание и манипулирование объектами DataFrame и Series. Они также предоставляют описание основных структур данных, методов и функций pandas.
Затем авторы переходят к более расширенным темам, таким как агрегирование и группировка данных, обработка пропущенных значений, фильтрация и сортировка данных, а также работа с текстовыми данными, датами и временными рядами.
Книга также покрывает использование pandas для анализа данных: построение графиков, выполнение статистических расчетов, применение машинного обучения и создание сводных таблиц.
Особое внимание уделяется вопросам производительности и оптимизации работы с pandas. Авторы рассматривают эффективные методы обработки больших объемов данных и предлагают советы по оптимизации кода.
Книга рассчитана на широкую аудиторию – от начинающих до опытных пользователей pandas. Она предоставляет читателю все необходимые знания и инструменты для эффективного использования pandas в своей работе с данными.
Эта книга предлагает подробное руководство по использованию библиотеки pandas – одной из самых популярных инструментов для работы с данными в среде Python.
В начале книги авторы рассматривают основы работы с pandas: установку и настройку, импорт данных из различных форматов, создание и манипулирование объектами DataFrame и Series. Они также предоставляют описание основных структур данных, методов и функций pandas.
Затем авторы переходят к более расширенным темам, таким как агрегирование и группировка данных, обработка пропущенных значений, фильтрация и сортировка данных, а также работа с текстовыми данными, датами и временными рядами.
Книга также покрывает использование pandas для анализа данных: построение графиков, выполнение статистических расчетов, применение машинного обучения и создание сводных таблиц.
Особое внимание уделяется вопросам производительности и оптимизации работы с pandas. Авторы рассматривают эффективные методы обработки больших объемов данных и предлагают советы по оптимизации кода.
Книга рассчитана на широкую аудиторию – от начинающих до опытных пользователей pandas. Она предоставляет читателю все необходимые знания и инструменты для эффективного использования pandas в своей работе с данными.