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...

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux : McKinney Wes (Auteur), Rougé Daniel (Traducteur), Engler Olivier (Traducteur)
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 :
  • P. XI
  • Préface
  • P. 1
  • 1, Préliminaires
  • P. 17
  • 2, Les bases du langage Python, de IPython et des calepins Jupyter
  • P. 55
  • 3, Structures de données natives, fonctions et fichiers
  • P. 91
  • 4, Principes de NumPy : tableaux et calculs vectoriels
  • P. 131
  • 5, Débuter avec pandas
  • P. 177
  • 6, Chargement et stockage de données
  • P. 203
  • 7, Nettoyage et préparation des données
  • P. 233
  • 8, Joindre, combiner et remanier les données
  • P. 265
  • 9, Tracés et visualisation
  • P. 301
  • 10, Agrégation de données et opérations de groupe
  • P. 333
  • 11, Séries chronologiques
  • P. 381
  • 12, Fonctionnalités avancées de pandas
  • P. 401
  • 13, Introduction aux librairies de modélisation pour Python
  • P. 421
  • 14, Exemples d'analyse de données
  • P. 469
  • Annexe A. Techniques avancées pour NumPy
  • P. 505
  • Annexe B. Plus loin avec IPython
  • P. 527
  • Index