Datenanalyse mit Python:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Heidelberg
O'Reilly
2015
|
| Ausgabe: | 1. Auflage |
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| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Auf dem Umschlag: "Aktuell zu Python 3 ; Auswertung von Daten mit Pandas, Numpy und Ipython" |
| Beschreibung: | VII, 467 Seiten Diagramme |
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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.
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