Открыто

Pandas для всех: анализ данных в Python

Тема в разделе "Программирование", создана пользователем PythonML, 15 мар 2017.

?

Или лучше сделать перевод Learning Pandas - Python Data Discovery and Analysis Made Easy?

  1. да

    21 голосов
    75,0%
  2. нет

    7 голосов
    25,0%
Цена: 25000р.
Взнос: 3580р.

Основной список: 8 участников

Резервный список: 1 участников

  1. 15 мар 2017
    #1
    Топикстартер
    Топикстартер ЧКЧлен клуба

    Pandas для всех: анализ данных в Python

    Автор: Daniel Y. Chen
    Переводчик: PythonML
    Оригинальное название: Pandas for Everyone: Python Data Analysis
    Издательство: Addison-Wesley Professional
    Объем в оригинале: 400 стр
    Дата публикации: ноябрь 2017
    Тип перевода: перевод на русский
    Формат: текст, PDF

    Книга в оригинале:



    Pandas – библиотека Python для обработки и анализа данных. Она построена на основе структуры данных, которая называется DataFrame и использует принципы таблицы данных (data frame) среды статистического программирования R. DataFrame библиотеки pandas – это таблица, похожая на электронную таблицу Excel. Для простоты я буду называть эту таблицу датафреймом. Если же говорить более точно, датафрейм представляет собой проиндексированный многомерный массив. В отличие от NumPy, который требует, чтобы все записи в массиве были одного и того же типа, каждый столбец датафрейма (Series) может иметь отдельный тип, то есть в столбцах могут быть записаны строковые значения, даты, целые числа, числа с плавающей точкой. Библиотека pandas может работать с различными форматами файлов и баз данных, например, с файлами SQL, Excel и CSV. Она является очень полезным инструментом, активно использующимся для предварительной обработки данных (обработка пропусков, дублей, агрегация данных и прочее).


    Глава 1. Основные принципы датафрейма Pandas
    Введение
    Базовые понятия
    Цели
    Загрузка вашего первого набора данных
    Анализ столбцов, строк и ячеек
    Вычисления по группировке и агрегированию значений
    Базовая графика
    Выводы

    Глава 2. Структуры данных Pandas
    Введение
    Базовые понятия
    Цели
    Подготовка ваших собственных данных
    Серии
    Датафрейм
    Вносим изменения в серии и датафреймы
    Импорт и экспорт данных
    Выводы

    Глава 3. Знакомство с графикой
    matplotlib

    Глава 4. Сбор данных
    Введение
    Базовые понятия
    Цели
    Конкатенация
    Выводы

    Глава 5. Работа с пропущенными значениями
    Введение
    Базовые понятия
    Цели
    Что такое значение NaN
    Причина возникновения пропущенных данных
    Значения, вводимые пользователем
    Выводы

    Глава 6. Преобразование данных в удобную форму
    Введение
    Базовые понятия
    Столбцы являются значениями, а не переменными
    Столбцы содержат несколько переменных
    Переменные в строках и столбцах
    Несколько одинаковых наблюдений в таблице
    Получение наблюдений на базе нескольких таблиц
    Выводы

    Или лучше сделать перевод Learning Pandas - Python Data Discovery and Analysis Made Easy?

     
    2 пользователям это понравилось.
  2. Последние события

    1. sibbora
      sibbora не участвует.
      20 янв 2023
    2. Compaq
      Compaq не участвует.
      5 июл 2022
    3. skladchik.com
      В складчине участвует 10 человек(а).
      9 ноя 2021
    4. skladchik.com
      В складчине участвует 10 человек(а).
      13 окт 2021
  3. Обсуждение
  4. 15 мар 2017
    #2
    Sl0wn
    Sl0wn БанЗабанен
    заказал обе книги на сафари, как только просмотрю их обе - проголосую
     
  5. 26 июл 2017
    #3
    PythonML
    PythonML БанЗабанен
    Друзья, по итогам голосования переводится Learning Pandas, в конце июня вышло новое, второе издание, работа движется, закончу в середине сентября.
    Скрытая ссылка
     
    4 пользователям это понравилось.

Поделиться этой страницей