Analyse de données avec Python : préparation des données avec pandas, NumPy et IPython

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 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.

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  Utilisez le shell IPython et Jupyter Notebook pour explorer des sources de données.
  


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  Apprenez les fonctionnalités de base et avancées de NumPy (Numerical Python).
  


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  Démarrez avec les outils d'analyse de données de la librairie pandas.
  


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  Utilisez des outils polyvalents pour charger, nettoyer, transformer, fusionner et remodeler les données.
  


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  Créez des visualisations efficaces avec matplotlib.
  


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  Appliquez les outils de regroupement de pandas pour découper, trancher et résumer des jeux de données.
  


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  Analysez et manipulez des données provenant de séries chronologiques régulières et irrégulières.
  


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  Résolvez les problèmes d'analyse de données du monde réel.