Note :
Le livre « Python for Data Analysis » est généralement apprécié pour son approche pratique et sa couverture complète des outils de manipulation de données tels que pandas et NumPy. De nombreux utilisateurs le trouvent instructif et le considèrent comme une excellente ressource pour les débutants et les praticiens expérimentés. Cependant, il a été critiqué pour sa mauvaise organisation, le manque de clarté des explications et des problèmes de qualité d'impression. Certains utilisateurs ont estimé qu'il n'enseignait pas efficacement le sujet et qu'il s'apparentait à la lecture de la documentation.
Avantages:⬤ Une excellente approche pratique pour apprendre l'analyse de données avec des exemples concrets
⬤ une couverture complète du traitement des données
⬤ bien écrit avec une organisation logique
⬤ utile comme livre de référence
⬤ utile pour les débutants
⬤ fournit des conseils perspicaces sur l'utilisation de pandas et NumPy.
⬤ Certaines explications manquent de clarté et prêtent à confusion
⬤ l'organisation du contenu pourrait être améliorée
⬤ la qualité d'impression est médiocre avec des graphiques en couleur en noir et blanc
⬤ certains hyperliens dans l'édition Kindle ne fonctionnent pas
⬤ contient des informations incorrectes ou trompeuses
⬤ long et sans progression logique.
(basé sur 46 avis de lecteurs)
Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, Numpy, and Jupyter
Obtenez le manuel définitif pour la manipulation, le traitement, le nettoyage et l'analyse d'ensembles de données en Python. Mise à jour pour Python 3. 10 et pandas 1.4, la troisième édition de ce guide pratique est remplie d'études de cas pratiques qui vous montrent comment résoudre efficacement un large éventail de problèmes d'analyse de données. Vous apprendrez les dernières versions de pandas, NumPy et Jupyter.
Écrit par Wes McKinney, le créateur du projet Python pandas, ce livre est une introduction pratique et moderne aux outils de science des données en Python. Il est idéal pour les analystes qui découvrent Python et pour les programmeurs Python qui s'initient à la science des données et au calcul scientifique. Les fichiers de données et le matériel connexe sont disponibles sur GitHub.
⬤ Les données sont disponibles sur le site GitHub, et les fichiers de données sont disponibles sur le site GitHub.
⬤ Apprendre les fonctionnalités de base et avancées de NumPy.
⬤ Les outils d'analyse de données de la bibliothèque pandas sont à votre disposition.
⬤ Utiliser des outils flexibles pour charger, nettoyer, transformer, fusionner et remodeler les données.
⬤ Créer des visualisations informatives avec matplotlib.
⬤ Appliquer la fonction groupby de pandas pour découper et résumer des ensembles de données.
⬤ Analyser et manipuler des données de séries temporelles régulières et irrégulières.
⬤ Apprendre à résoudre des problèmes réels d'analyse de données à l'aide d'exemples complets et détaillés.
| ISBN : | 9781098104030 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2022 |
| Nombre de pages : | 550 |
Actuellement disponible, en stock.
