Note :
Le livre « Pandas in Action » de Boris Paskhaver est considéré comme une ressource efficace pour l'apprentissage et la référence concernant la bibliothèque Pandas en Python. Il constitue un excellent guide pour les débutants comme pour les utilisateurs expérimentés, en proposant des exemples pratiques, des explications claires et un contenu bien structuré.
Avantages:⬤ Des explications claires et succinctes sur Pandas
⬤ des exemples pratiques et utiles
⬤ des chapitres bien organisés qui augmentent la difficulté
⬤ sert à la fois de guide d'apprentissage et de livre de référence
⬤ utile pour les débutants et les utilisateurs avancés
⬤ une bonne maîtrise de l'enseignement de concepts complexes de manière simple
⬤ une couverture complète des principales fonctions et nuances de la bibliothèque.
Le chapitre sur la visualisation et Matplotlib est considéré comme manquant de profondeur, car il nécessite un traitement plus approfondi ; certains utilisateurs pourraient avoir besoin de plus de théorie ou de contexte derrière les sujets avancés.
(basé sur 6 avis de lecteurs)
Pandas in Action
Pandas est rapidement devenu l'une des bibliothèques d'analyse de données les plus populaires de Python. Avec Pandas, vous pouvez efficacement trier, analyser, filtrer et traiter presque tous les types de données. Pandas en action vous montre comment maîtriser cet outil polyvalent et franchir les prochaines étapes de votre carrière en science des données.
Pandas est rapidement devenu l'une des bibliothèques d'analyse de données les plus populaires de Python. Avec Pandas, vous pouvez efficacement trier, analyser, filtrer et traiter presque tous les types de données. Pandas en action vous montre comment maîtriser cet outil polyvalent et franchir les prochaines étapes de votre carrière en science des données.
Pandas en action vous permet de vous plonger facilement dans l'analyse de données basée sur Python. Vous apprendrez à utiliser les pandas pour automatiser les fonctions répétitives des feuilles de calcul et à tirer parti des données en triant les colonnes, en filtrant les sous-ensembles de données et en créant des indices multiniveaux. Chaque chapitre est un tutoriel autonome qui vous permet de vous y plonger lorsque vous avez besoin de résoudre des problèmes délicats. Mieux encore, vous n'apprendrez pas à partir de données stériles ou créées au hasard. Vous commencerez avec une variété d'ensembles de données qui sont grands, petits, incomplets, brisés et désordonnés et vous apprendrez à les nettoyer et à les formater pour une analyse appropriée.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)