Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II

Umiejętne zarządzanie dynamicznymi i różnorodnymi zbiorami danych wymaga doświadczenia, które może być wspierane przez bibliotekę open source, Pandas. Dzięki tej bibliotece, działającej w języku Python, możliwe jest wykonywanie różnorodnych zadań z zakresu analizy danych. Pandas wspiera wiarygodność danych, umożliwia ich wizualizację dla lepszego podejmowania decyzji oraz analizę rozmaitych zbiorów informacji.Przedstawiamy drugie, rozszerzone wydanie przewodnika po bibliotece Pandas. To przystępna pozycja stworzona zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych analityków danych w Pythonie. Rozpoczynając naukę, będziesz pracować na rzeczywistych zestawach danych, co pozwoli Ci rozwiązywać zawiłe wyzwania związane z analizą danych. Przewodnik omawia takie zagadnienia jak radzenie sobie z brakującymi danymi, stosowanie regularyzacji oraz wykorzystanie metod nienadzorowanego uczenia maszynowego dla odkrycia struktur w danych. Każdy temat zilustrowano praktycznymi przykładami, co ułatwia ich zrozumienie.W książce znajdziesz omówione między innymi: importowanie i eksportowanie danych, przygotowanie zbiorów, tworzenie wykresów z wykorzystaniem bibliotek matplotlib, seaborn oraz Pandas, konwersję typów danych, skalowanie procesów przetwarzania, zaawansowane funkcje związane z datami i czasem oraz dopasowywanie modeli liniowych przy użyciu bibliotek takich jak statsmodels i scikit-learn. Odkryj zasoby wiedzy ukryte w zbiorach danych dzięki umiejętnej analizie! Opis dostarczyło wydawnictwo.