Verfügbarkeit: Datenanalyse mit Python | Technische Universität München

Datenanalyse mit Python:

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Beteilige Person:	McKinney, Wes 1985- (VerfasserIn)
Weitere beteiligte Personen:	Tismer, Christian (ÜbersetzerIn), Rother, Kristian 1977- (ÜbersetzerIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	Heidelberg O'Reilly 2015
Ausgabe:	1. Auflage
Schlagwörter:	Programmbibliothek Python > Programmiersprache Python 3.0 Data Mining Datenanalyse Datenanalysten in Wirtschaft, Marketing oder Marktforschung Python Big Data Analyse
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Beschreibung:	Auf dem Umschlag: "Aktuell zu Python 3 ; Auswertung von Daten mit Pandas, Numpy und Ipython"
Umfang:	VII, 467 Seiten Diagramme
ISBN:	3960090005 9783958750739 9783960090007

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Datensatz im Suchindex

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adam_text	INHALT 1 EINLEITUNG . 1 WOVON HANDELT DIESES BUCH?. 1 WARUM PYTHON ZUR DATENANALYSE?. 2 ESSENZIELLE PYTHON-BIBLIOTHEKEN . 4 INSTALLATION UND EINRICHTUNG. 7 COMMUNITY UND KONFERENZEN. 10 NAVIGATION DURCH DIESES BUCH. 10 TYPOGRAFISCHE KONVENTIONEN . 12 BENUTZUNG VON CODEBEISPIELEN . 13 DANKSAGUNGEN. 13 2 EINFUEHRENDE BEISPIELE. 15 L.USA.GOV-DATEN VON BIT.LY . 16 MOVIELENS IM DATA S E T. 25 US-BABYNAMEN VON 1880 BIS 2010 . 31 FAZIT UND DER WEG VOR IHNEN . 43 3 IPYTHON: EINE INTERAKTIVE RECHEN- UND ENTWICKLUNGSUMGEBUNG . 45 IPYTHON-GRUNDLAGEN . 46 VERWENDEN DER BEFEHLSCHRONIK . 58 INTERAKTION MIT DEM BETRIEBSSYSTEM. 61 WERKZEUGE ZUR SOFTWAREENTWICKLUNG . 63 IPYTHON HTML NOTEBOOK . 74 TIPPS ZUR PRODUKTIVEN CODEENTWICKLUNG MIT IPYTHON . 75 FORTGESCHRITTENE FEATURES VON IPYTHON. 78 DANKSAGUNG . 80 4 GRUNDLAGEN VON NUMPY: ARRAYS UND VEKTORISIERTE BERECHNUNG . 81 DAS NDARRAY VON NUMPY: EIN MEHRDIMENSIONALES ARRAY-OBJEKT . 82 UNIVERSELLE FUNKTIONEN: SCHNELLE ELEMENTWEISE ARRAY-FUNKTIONEN . 97 DATENVERARBEITUNG MIT ARRAYS. 99 DATEIEIN- UND -AUSGABE BEI ARRAYS. 106 LINEARE ALGEBRA. 107 ERZEUGEN VON ZUFALLSZAHLEN . 109 BEISPIEL: RANDOM W ALKS. 110 5 ERSTE SCHRITTE MIT PANDAS . 115 EINFUEHRUNG IN DIE DATENSTRUKTUREN VON PANDAS . 116 ESSENZIELLE FUNKTIONALITAET. 126 ZUSAMMENFASSEN UND BERECHNEN DESKRIPTIVER STATISTIK . 141 BEHANDLUNG FEHLENDER D ATEN. 147 PHERARCHISCHES INDIZIEREN. 152 WEITERE THEMEN IN PANDAS . 157 6 LADEN UND SPEICHERN VON DATEN SOWIE DATEIFORMATE . 161 LESEN UND SCHREIBEN VON DATEN IM TEXTFORMAT . 161 BINAERE DATENFORMATE . 177 INTERAGIEREN MIT HTML UND WEB-APIS. 179 INTERAKTION MIT DATENBANKEN . 180 7 DATENAUFBEREITUNG: SAEUBERN, TRANSFORMIEREN, VERKNUEPFEN UND UMFORMEN 183 KOMBINIEREN UND VERKNUEPFEN VON DATENSAETZEN . 183 UMFORMEN UND TRANSPONIEREN. 196 TRANSFORMIEREN VON DATEN . 201 MANIPULATION VON STRINGS. 213 FALLSTUDIE: DIE USDA-NAHRUNGSMITTELDATENBANK . 220 8 FLOTTEN UND VISUALISIEREN . 227 KURZE EINFUEHRUNG IN DIE MATPLOTLIB-API. 228 FLOTTEN VON FUNKTIONEN IN PANDAS. 241 KARTEN ZEICHNEN: VISUALISIEREN DER DATEN AUS DER ERDBEBENKRISE AUF HAITI . 252 DAS OEKOSYSTEM DER VISUALISIERUNGSTOOLS IN PYTHON. 258 9 AGGREGATION VON DATEN UND GRUPPENOPERATIONEN . 261 GROUPBY-MECHANISMEN. 262 AGGREGATION VON DATEN. 270 GRUPPENWEISE OPERATIONEN UND TRANSFORMATIONEN . 275 VI \| INHALT PIVOT-TABELLEN UND KREUZTABELLIERUNG . 285 FALLSTUDIE: DIE DATENBANK DES US-BUNDESWAHLAUSSCHUSSES VON 2012 . 288 10 ZEITREIHEN . 299 DATENTYPEN UND WERKZEUGE FUER DATUM UND ZEIT . 300 GRUNDLAGEN VON ZEITREIHEN. 303 DATUMSBEREICHE, FREQUENZEN UND VERSCHIEBUNGEN. 307 BERUECKSICHTIGUNG VON ZEITZONEN . 313 PERIODEN UND ARITHMETIK VON PERIODEN . 317 RESAMPLING UND KONVERTIEREN VON FREQUENZEN. 323 FLOTTEN VON ZEITREIHEN . 330 FUNKTIONEN MIT GLEITENDEN FENSTERN . 332 NOTIZEN ZU RECHENGESCHWINDIGKEIT UND SPEICHERNUTZUNG . 338 11 ANWENDUNGEN AUF DATEN AUS FINANZWELT UND OEKONOMIE . 341 THEMEN AUS DER DATENKLEMPNEREI. 341 GRUPPENTRANSFORMATIONEN UND ANALYSE. 353 WEITERE ANWENDUNGSBEISPIELE . 358 12 NUMPY FUER FORTGESCHRITTENE . 367 INTERNA VON NDARRAY-OBJEKTEN. 367 FORTGESCHRITTENE MANIPULATION VON ARRAYS . 369 BROADCASTING. 377 FORTGESCHRITTENE NUTZUNG VON UFUNCS . 382 STRUKTURIERTE UND RECORD-ARRAYS . 385 MEHR ZUM THEMA SORTIEREN . 387 DIE KLASSE MATRIX IN NUMPY. 392 EIN- UND AUSGABE VON ARRAYS FUER FORTGESCHRITTENE . 393 TIPPS FUER HOEHERE LEISTUNG. 395 ANHANG: GRUNDLAGEN DER PROGRAMMIERSPRACHE PYTHON . 399 INDEX. 449
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spelling	McKinney, Wes 1985- (DE-588)1028982925 aut Python for data analysis Datenanalyse mit Python Wes McKinney ; deutsche Übersetzung von Christian Tismer und Kristian Rother 1. Auflage Heidelberg O'Reilly 2015 VII, 467 Seiten Diagramme txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Auf dem Umschlag: "Aktuell zu Python 3 ; Auswertung von Daten mit Pandas, Numpy und Ipython" Programmbibliothek (DE-588)4121521-7 gnd rswk-swf Python Programmiersprache (DE-588)4434275-5 gnd rswk-swf Python 3.0 (DE-588)7624871-9 gnd rswk-swf Data Mining (DE-588)4428654-5 gnd rswk-swf Datenanalyse (DE-588)4123037-1 gnd rswk-swf Datenanalysten in Wirtschaft, Marketing oder Marktforschung Python Big Data Analyse Programmbibliothek (DE-588)4121521-7 s Datenanalyse (DE-588)4123037-1 s Data Mining (DE-588)4428654-5 s DE-604 Python 3.0 (DE-588)7624871-9 s Python Programmiersprache (DE-588)4434275-5 s 1\p DE-604 Tismer, Christian (DE-588)1172890722 trl Rother, Kristian 1977- (DE-588)133397068 trl Erscheint auch als Online-Ausgabe, EPUB 978-3-96010-004-1 Erscheint auch als Online-Ausgabe, PDF 978-3-96010-003-4 X:MVB text/html http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=5345332&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm Inhaltstext DNB Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=028348153&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis 1\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk
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