![[Recenzja] Python for Data Analysis (Wes McKinney) Streszczenie.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2560326/c1a-085k3-mkqgmmojt4r8-33m0nb.jpg)
Show Notes
Python for Data Analysis (Wes McKinney)
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1491957662?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Python-for-Data-Analysis-Wes-McKinney.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/python-for-data-analysis-unlocking-the-potential-of/id1778818505?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Python+for+Data+Analysis+Wes+McKinney+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1491957662/
#pandasDataFrameiindeksy #NumPyorazobliczeniawektoryzowane #czyszczeniebrakującychdanych #łączenieiprzekształcanietabel #groupbyiszeregiczasowe #PythonforDataAnalysis
Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython Wesa McKinneya to praktyczny podręcznik programowania i analizy danych, skoncentrowany na pracy z rzeczywistymi, często nieuporządkowanymi zbiorami. Autor, twórca projektu pandas, przedstawia ekosystem Pythona nie jako narzędzie do abstrakcyjnej nauki języka, lecz jako środowisko do importowania, kontroli jakości, przekształcania, zestawiania i interpretowania danych. Książka należy do literatury technicznej z zakresu data science i data wranglingu. Łączy wyjaśnienia podstaw języka z ćwiczeniowym opisem bibliotek NumPy, pandas, IPython oraz Jupyter, a także z wprowadzeniem do wizualizacji i szeregów czasowych. Jej celem jest zbudowanie praktycznego warsztatu analityka, który potrafi przejść od pliku CSV, bazy danych lub danych sieciowych do czytelnej tabeli, podsumowania i wykresu. Wydanie drugie, oznaczone ISBN 1491957662, odnosi się do ówczesnych wersji Python 3.6, pandas, NumPy i Jupyter. Największy nacisk książka kładzie na mechanikę przygotowania danych, ponieważ to ona zwykle decyduje o wiarygodności późniejszej analizy.
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1491957662?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Python-for-Data-Analysis-Wes-McKinney.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/python-for-data-analysis-unlocking-the-potential-of/id1778818505?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Python+for+Data+Analysis+Wes+McKinney+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1491957662/
#pandasDataFrameiindeksy #NumPyorazobliczeniawektoryzowane #czyszczeniebrakującychdanych #łączenieiprzekształcanietabel #groupbyiszeregiczasowe #PythonforDataAnalysis
Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython Wesa McKinneya to praktyczny podręcznik programowania i analizy danych, skoncentrowany na pracy z rzeczywistymi, często nieuporządkowanymi zbiorami. Autor, twórca projektu pandas, przedstawia ekosystem Pythona nie jako narzędzie do abstrakcyjnej nauki języka, lecz jako środowisko do importowania, kontroli jakości, przekształcania, zestawiania i interpretowania danych. Książka należy do literatury technicznej z zakresu data science i data wranglingu. Łączy wyjaśnienia podstaw języka z ćwiczeniowym opisem bibliotek NumPy, pandas, IPython oraz Jupyter, a także z wprowadzeniem do wizualizacji i szeregów czasowych. Jej celem jest zbudowanie praktycznego warsztatu analityka, który potrafi przejść od pliku CSV, bazy danych lub danych sieciowych do czytelnej tabeli, podsumowania i wykresu. Wydanie drugie, oznaczone ISBN 1491957662, odnosi się do ówczesnych wersji Python 3.6, pandas, NumPy i Jupyter. Największy nacisk książka kładzie na mechanikę przygotowania danych, ponieważ to ona zwykle decyduje o wiarygodności późniejszej analizy.
