Analyse de données en Python: Manipulation de données avec pandas, NumPy et IPython. - Couverture souple

McKinney, Wes

Couverture souple

ISBN 10 : 2212141092 ISBN 13 : 9782212141092

Editeur : EYROLLES, 2015

Synopsis

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.

A propos du livre

Présentation de l'éditeur :

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.

Présentation de l'éditeur :

Analyse de données en Python (titre provisoire) est une traduction du best-seller "Python for Data Analysis" de Wes McKinney édité par O'Reilly en octobre 2012. Noté en moyenne 4,2 / 5 sur le site de l'éditeur (21 avis) et 4,3 / 5 sur Amazon.com (51 avis), ce livre est depuis de nombreux mois déjà numéro 1 de la catégorie "Data Mining" d'Amazon.com, et ce malgré son prix de 39,99 dollars pour 470 pages. Résolument pratique, ce livre est conçu pour permettre d'extraire, classer et analyser d'importants volumes de données (Big Data) grâce au langage Python. Idéal pour les analystes qui débutent en Python et pour les programmeurs Python qui apprivoisent l'informatique scientifique (statistique et mathématique), ce livre ne se contente pas de la théorie et se focalise plutôt sur la pratique. Et ce grâce au langage et aux librairies Python utilisés pour trouver des réponses claires et précises à des problèmes d'analyse de données.

À propos de cette édition

• Éditeur: EYROLLES
• Date d'édition: 2015
• ISBN 10: 2212141092
• ISBN 13: 9782212141092
• Reliure: Broché
• Nombre de pages: 488