Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II

Wprawny analityk potrafi się posługiwać zbiorami danych o wysokiej dynamice i r&oacute,żnorodności. Działanie to ułatwia biblioteka open source Pandas, kt&oacute,ra pozwala, przy użyciu języka Python, zrealizować niemal każde zadanie wymagające analizy danych. Pandas może pom&oacute,c w zapewnieniu wiarygodności danych, wizualizowaniu ich pod kątem efektywnego podejmowania decyzji i analizowaniu wielu zbior&oacute,w 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 wkr&oacute,tce 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 poszczeg&oacute,lnymi zagadnieniami ułatwia to, że zostały one zilustrowane prostymi, ale praktycznymi przykładami.

W książce:

• importowanie i eksportowanie danych, przygotowywanie ich zbior&oacute,w
• tworzenie wykres&oacute,w za pomocą bibliotek matplotlib, seaborn i Pandas
• konwersja typ&oacute,w 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!