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Analyse de données avec Python
"Découvrez des techniques éprouvées pour manipuler, traiter, nettoyer et reformer des jeux de données en Python. À jour des dernières versions 3.x de Python, ce guide regorge d'études de cas pratiques montrant comment résoudre efficacement un large ensemble de problèmes d'analyse de d...
Enregistré dans:
| Auteurs principaux : | , , |
|---|---|
| Format : | Livre |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Analyse de données avec Python / Wes McKinney; [traduction de l'anglais, Daniel Rougé, avec le concours d'Olivier Engler] |
| Édition : | [2e édition] |
| Publié : |
Paris :
First Interactive
, DL 2021 |
| Description matérielle : | 1 vol. (XVI-540 p.) |
| Traduction de : | Python for data analysis |
| Sujets : |
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| 339 | |a Un guide pour extraire, classer et analyser d'importants volumes de données grâce au langage Python. Avec des instructions concernant la manipulation, le traitement, le nettoyage et la compression des jeux de données. A jour des nouveautés apportées par la dernière version. ©Electre 2020 | ||
| 306 | |a Sur la page de titre mention de l'éditeur de la version originale : O'Reilly | ||
| 320 | |a Index | ||
| 330 | |a "Découvrez des techniques éprouvées pour manipuler, traiter, nettoyer et reformer des jeux de données en Python. À jour des dernières versions 3.x de Python, ce guide regorge d'études de cas pratiques montrant comment résoudre efficacement un large ensemble de problèmes d'analyse de données. Vous apprendrez à maîtriser les dernières versions de pandas, NumPy, IPython et Jupyter. Écrit par le créateur du projet pandas de Python, ce livre est une introduction pratique et moderne aux outils de la science des données en Python. Il est idéal pour les analystes qui débutent en Python comme pour les programmeurs qui ne connaissent pas la datalogie (ou science des données) ni le calcul scientifique. Les fichiers de données et tout le matériel associé sont disponibles sur GitHub" |2 4e de couverture | ||
| 359 | 2 | |p P. XI |b Préface |p P. 1 |b 1, Préliminaires |p P. 17 |b 2, Les bases du langage Python, de IPython et des calepins Jupyter |p P. 55 |b 3, Structures de données natives, fonctions et fichiers |p P. 91 |b 4, Principes de NumPy : tableaux et calculs vectoriels |p P. 131 |b 5, Débuter avec pandas |p P. 177 |b 6, Chargement et stockage de données |p P. 203 |b 7, Nettoyage et préparation des données |p P. 233 |b 8, Joindre, combiner et remanier les données |p P. 265 |b 9, Tracés et visualisation |p P. 301 |b 10, Agrégation de données et opérations de groupe |p P. 333 |b 11, Séries chronologiques |p P. 381 |b 12, Fonctionnalités avancées de pandas |p P. 401 |b 13, Introduction aux librairies de modélisation pour Python |p P. 421 |b 14, Exemples d'analyse de données |p P. 469 |b Annexe A. Techniques avancées pour NumPy |p P. 505 |b Annexe B. Plus loin avec IPython |p P. 527 |b Index | |
| 454 | | | |t Python for data analysis |e 2nd edition |d C 2018 | |
| 512 | | | |a Analyse de données avec Python |e préparation des données avec pandas, NumPy et IPython | |
| 606 | |3 PPN051626225 |a Python (langage de programmation) |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN02734004X |a Analyse des données |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN035198222 |a Exploration de données |2 rameau | ||
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