Analyse de données avec Python - Préparation des données avec Pandas, Numpy et Ipython

Ce livre vous fera découvrir des instructions complètes pour la manipulation, le traitement, le nettoyage et la compression des jeux de données en Python. Mise à jour pour les dernières version 3.x de Python, la seconde édition de ce guide pratique est bourrée d'études de cas pratiques qui vous montrent comment résoudre efficacement un large ensemble de problèmes d'analyse de données. Vous y apprendrez à maîtriser les dernières versions de Pandas, NumPy, IPython et autre Jupyter.

Au programme :
Utilisez le shell IPython et Jupyter Notebook pour des explorer des projets informatiques
Apprenez les fonctionnalités de base et avancées de NumPy (le raccourci de Numerical Python)
Démarrez avec les outils d'analyse de données de la bibliothèque pandas
Utiliser des outils flexibles pour charger, nettoyer, transformer, fusionner et remodeler les données
Créez des visualisations informatives avec matplotlib
Appliquez les outils de regroupement de pandas pour découper, trancher et résumer des jeux de données
Analysez et manipulez des données provenant de séries chronologiques régulières et irrégulières
Apprenez à résoudre les problèmes d'analyse de données du monde réel avec des exemples détaillés

- Utilisez le shell I Python et Jupyter Notebook pour explorer des sources de données
- Apprenez les fonctionnalités de base et avancées de NumPy (Numerical Python)
- Démarrez avec les outils d'analyse de données de la librairie pandas
- Utilisez des outils polyvalents pour charger, nettoyer, transformer, fusionner et remodeler les données
- Créez des visualisations efficaces avec matplotlib
- Appliquez les outils de regroupement de pandas pour découper, trancher et résumer des jeux de données
- Analysez et manipulez des données provenant de séries chronologiques régulières et irrégulières
- Résolvez les problèmes d'analyse de données du monde réel

Wes McKinney est le créateur de Pandas, la populaire bibliothèque open source Python pour l'analyse des données. Il est un orateur réputé ainsi qu'un développeur Python et C++ open source actif au sein de la communauté des data scientists Python et de l'Apache Software Foundation. Il travaille comme architecte logiciel à New York.