Pandák mindenkinek: Python adatelemzés

Olvasói vélemények

Összességében a kritikák kiemelik, hogy a könyv a Pandas gyakorlati bevezetése, különösen értékes a kezdők és azok számára, akik gyorsan szeretnék alkalmazni az adatelemzési ismereteket. Dicsérik a világos magyarázatokat és a gyakorlati példákat, bár egyes kritikák az elavult tartalomra, a formázási problémákra és a töltelékanyagok jelenlétére összpontosítanak. Az olvasók más Pandas-könyvekhez képest kevésbé tartják átfogó referenciának.

⬤ Világos magyarázatok és gyakorlati példák, amelyek segítik a megértést.
⬤ Gyakorlati alkalmazások az adatelemzésben, különösen a munkával kapcsolatos feladatokban való hasznossága miatt jegyzik.
⬤ Jó bevezető forrás kezdők és diákok számára.
⬤ A kísérő erőforrások, például a GitHub notebookok további támogatást nyújtanak.
⬤ Tömör és közvetlenül a felhasználói igényekre irányul, túlzott részletezés nélkül.

⬤ Gépelési hibákat és elavult információkat tartalmaz; egyesek javasolják, hogy keresse meg a legújabb kiadást.
⬤ Egyes kritikusok szerint a formázás és a töltelékanyagok használata rontja a tartalom minőségét.
⬤ Más Pandas referenciaanyagokhoz képest bizonyos módszerek és témák nem elég mélyek.
⬤ A szövegben szereplő példák eléréséhez külső erőfeszítésre van szükség.
⬤ Egyesek szerint nem alkalmas mélyreható tanulmányok készítésére.

(69 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Pandas for Everyone: Python Data Analysis

Könyv tartalma:

A gyakorlatias, példákban gazdag bevezetés a Pandas adatelemzésbe Pythonban

Napjainkban az elemzőknek rendkívüli változatossággal, sebességgel és mennyiséggel jellemezhető adatokat kell kezelniük. A nyílt forráskódú Pandas könyvtár segítségével a Python segítségével gyorsan automatizálható és elvégezhető gyakorlatilag bármilyen adatelemzési feladat, függetlenül attól, hogy milyen nagy vagy összetett. A Pandas segítségével biztosíthatja adatai valódiságát, vizualizálhatja azokat a hatékony döntéshozatal érdekében, és megbízhatóan reprodukálhatja az elemzéseket több adathalmazon keresztül.

A Pandas for Everyone gyakorlati ismereteket és betekintést nyújt a Pandas segítségével valódi problémák megoldásához, még akkor is, ha még nem ismeri a Python adatelemzést. Daniel Y. Chen egyszerű, de gyakorlatias példákon keresztül mutatja be a kulcsfogalmakat, fokozatosan építve rájuk a nehezebb, valós problémák megoldása érdekében.

Chen egy reális adatkészlettel indítja el a Pandas használatát, és kitér az adatkészletek kombinálására, a hiányzó adatok kezelésére, valamint az adatkészletek strukturálására a könnyebb elemzés és vizualizáció érdekében. Bemutatja az erőteljes adattisztítási technikákat, az alapvető karakterlánc-manipulációtól kezdve a függvények adatkereteken keresztüli egyidejű alkalmazásáig.

Ha az adatok készen állnak, Chen végigvezeti Önt az előrejelzéshez, klaszterezéshez, következtetéshez és feltáráshoz szükséges modellek illesztésén. Tippeket ad a teljesítményre és a skálázhatóságra vonatkozóan, és bemutatja a Python szélesebb körű adatelemzési ökoszisztémáját.

⬤ Munkálkodjon DataFrame-ekkel és sorozatokkal, valamint importáljon és exportáljon adatokat.

⬤ Diagramok készítése a matplotlib, a seaborn és a pandas segítségével.

⬤ Adatkészletek kombinálása és hiányzó adatok kezelése.

⬤ Átszerkeszti, rendbe teszi és megtisztítja az adatkészleteket, hogy könnyebb legyen velük dolgozni.

⬤ Adattípusok átalakítása és szöveges karakterláncok kezelése.

⬤ Függvények alkalmazása az adatmanipulációk skálázásához.

⬤ Groupby segítségével nagy adathalmazok összevonása, átalakítása és szűrése.

⬤ Használja a Pandas fejlett dátum és idő képességeit.

⬤ Lineráris modellek illesztése a statsmodels és a scikit-learn könyvtárak használatával.

⬤ Használja az általánosított lineáris modellezést különböző válaszváltozókkal rendelkező modellek illesztésére.

⬤ Egymás modellek összehasonlítása a "legjobb" kiválasztásához.

⬤ Regularizálás a túlillesztés leküzdésére és a teljesítmény javítására.

⬤ Klaszterezés használata a felügyelet nélküli gépi tanulásban.