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Kundenrezensionen

4,4 von 5 Sternen
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Format: Taschenbuch|Ändern
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am 23. Mai 2013
Meine bisherige Erfahrung mit O'Reilly Büchern war eher durchwachsen: Oft werden entweder sehr starke Grundlagen vorausgesetzt oder es geschehen Sprünge zwischen Kapiteln die kaum nachzuvollziehen sind. Nicht so in diesem Buch. Wes McKinney hat es wirklich geschafft einen sorgfältigen Aufbau ohne Lücken zu Papier zu bringen, ohne dabei in Details unterzugehen. Das Buch beginnt mit NumPy um Grundlagen zu schaffen, erklärt sehr sorgfältig die Datenformate wie Dataframes und arbeitet sich langsam aber sicher zu recht komplexen Themengebieten hoch.

Kann das Buch wirklich nur empfehlen - auch als Nachschlagewerk.
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am 20. November 2012
Wes McKinney, der lead-developer von Pandas, hat ein grundlegendes Buch geschrieben. Grundlegend für alle, die "scientific computing" mit python betreiben wollen. Die open source Python Pakete NumPy, SciPy, Matplotlib, iPython, und eben auch Pandas sind dafür unentbehrlich, und werden ausfuehrlich dargestellt -- von der Installation, zur Anwendung. Schön ist, dass es viele praxisnahe Beispiele im Buch samt Muster-Code gibt - z.B. zu den Themen Aggregierung, Daten, die sich zeitlich verändern oder Sortierung. Ich habe das Buch erst wenige Tage, und habe zumindest schon auf iPython 13.1 aktualisiert!
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am 23. Juni 2016
The books is really useful, but if you're not a programmer, you could find the book a bit dry. I mean, if you're interested in more stuff than just programming, this book may look a bit technical to you, but it's quite useful.
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am 16. Juli 2013
Ich war wirklich überrascht. Ich hatte Numpy und Co. schon seit mehreren Jahren benutzt und war angenehm überrascht. Das Buch ist voller extrem nützlicher Tips und Trickts für den Alltag. Die Pandas Beispiele sind sehr gut gewählt und bieten eine prima Grundlage für eigene Analysen. Learning-By-Example und Hans-On stehen hier im Vordergrund und sind allemal besser als trockene Theorie. Hut ab!
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am 10. Oktober 2014
The book provided the structure and system the online help of these packages cannot provide, although I miss a deeper inside in matplotlib and a chapter in data structure and analysis theory
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