Nous utilisons des cookies pour améliorer votre expérience. Pour nous conformer à la nouvelle directive sur la vie privée, nous devons demander votre consentement à l’utilisation de ces cookies. En savoir plus.
ANALYSE DE DONNEES EN PYTHON - MANIPULATION DE DONNEES AVEC PANDAS, NUMPY ET IPYTHON.
EAN : 9782212141092
Paru le : 8 oct. 2015
-
Livraison gratuite
en France sans minimum
de commande -
Manquants maintenus
en commande
automatiquement -
Un interlocuteur
unique pour toutes
vos commandes -
Toutes les licences
numériques du marché
au tarif éditeur -
Assistance téléphonique
personalisée sur le
numérique -
Service client
Du Lundi au vendredi
de 9h à 18h
- EAN13 : 9782212141092
- Réf. éditeur : G14109
- Collection : BLANCHE
- Editeur : Eyrolles
- Date Parution : 8 oct. 2015
- Disponibilite : Manque sans date
- Barème de remise : NS
- Nombre de pages : 488
- Format : 2.60 x 19.00 x 23.00 cm
- Poids : 908gr
- Interdit de retour : Retour interdit
-
Résumé :
Vous cherchez des instructions complètes pour manipuler, traiter, nettoyer et condenser des structures de données en Python ? Ce livre pratique regorge d'études de cas concrets qui proposent des solutions efficaces à toute une série de problèmes d'analyse de données à l'aide de plusieurs bibliothèques Python - comme NumPy, pandas, matplotlib et IPython.
Un livre de référence pour les développeurs big data
Cet ouvrage est également une introduction efficace et moderne au calcul scientifique en Python dans les applications traitant de grandes quantités de données. Il est l'outil idéal des analystes qui découvrent Python et des programmeurs Python qui découvrent le calcul scientifique.
- Utilisez le Shell interactif IPython comme environnement de développement principal.
- Apprenez les fonctions élémentaires et avancées NumPy (Numerical Python).
- Lancez-vous avec les outils d'analyse de données de la bibliothèque pandas.
- Utilisez des outils très performants pour charger, nettoyer, transformer, fusionner et reformater vos données.
- Créez des nuages de points et des représentations statiques ou interactives avec matplotlib.
- Appliquez les ressources groupby de pandas pour tailler des cubes, découper et condenser vos jeux de données.
- Manipulez des données de séries temporelles sous différents formats.
- Apprenez à résoudre des problèmes d'audience web, de sciences sociales, de finances et d'économie grâce à des exemples détaillés.