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Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (Englisch) Taschenbuch – 26. Oktober 2012

4.0 von 5 Sternen 6 Kundenrezensionen

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Produktinformation

Produktbeschreibungen

Über den Autor und weitere Mitwirkende

Wes McKinney is the main author of pandas, the popular open sourcePython library for data analysis. Wes is an active speaker andparticipant in the Python and open source communities. He worked as aquantitative analyst at AQR Capital Management and Python consultantbefore founding DataPad, a data analytics company, in 2013. Hegraduated from MIT with an S.B. in Mathematics.


Kundenrezensionen

Top-Kundenrezensionen

Format: Taschenbuch
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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Format: Taschenbuch Verifizierter Kauf
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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Format: Taschenbuch Verifizierter Kauf
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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