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Datenanalyse mit Python: Auswertung von Daten mit pandas, NumPy und Jupyter (Programmieren mit Python)
Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit PythonDas Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführenMit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem KapitelErfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Aktualisiert auf Python 3.10, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.
Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet "Datenanalyse mit Python" einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.
Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet "Datenanalyse mit Python" einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.
560 pages, Kindle Edition
Published March 10, 2023
6 people want to read
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Community Reviews
Displaying 1 of 1 review
March 9, 2026
Die erste Hälfte liefert einen guten Einstieg in viele Themen, setzt allerdings Vorwissen voraus.
Die zweite Hälfte ist eher ein Nachschlagewerk; hier reiht sich Feature an Feature, ohne große Erläuterung zu use cases - manchmal auch nicht nötig, manchmal wäre es allerdings spannend gewesen, wenn es schon das Buch von McKinney himself ist.
Inhalt ist für die Verständlichkeit gut formatiert.
Der Fokus liegt auf NumPy und Pandas, andere Libraries werden größtenteils nur exemplarisch genannt. Dahingehend verspricht der Titel aber auch nichts anderes.
Insgesamt konnte ich damit gut einige Lücken schließen.
Die zweite Hälfte ist eher ein Nachschlagewerk; hier reiht sich Feature an Feature, ohne große Erläuterung zu use cases - manchmal auch nicht nötig, manchmal wäre es allerdings spannend gewesen, wenn es schon das Buch von McKinney himself ist.
Inhalt ist für die Verständlichkeit gut formatiert.
Der Fokus liegt auf NumPy und Pandas, andere Libraries werden größtenteils nur exemplarisch genannt. Dahingehend verspricht der Titel aber auch nichts anderes.
Insgesamt konnte ich damit gut einige Lücken schließen.
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