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Learning The Pandas Library

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Author: Matt Harrison
Publisher: Createspace Independent Publishing Platform
ISBN: 9781533598240
Size: 67.57 MB
Format: PDF
Category : Data mining
Languages : en
Pages : 212
View: 475


Python is one of the top 3 tools that Data Scientists use. One of the tools in their arsenal is the Pandas library. This tool is popular because it gives you so much functionality out of the box. In addition, you can use all the power of Python to make the hard stuff easy! Learning the Pandas Library is designed to bring developers and aspiring data scientists who are anxious to learn Pandas up to speed quickly. It starts with the fundamentals of the data structures. Then, it covers the essential functionality. It includes many examples, graphics, code samples, and plots from real world examples. The Content Covers: Installation Data Structures Series CRUD Series Indexing Series Methods Series Plotting Series Examples DataFrame Methods DataFrame Statistics Grouping, Pivoting, and Reshaping Dealing with Missing Data Joining DataFrames DataFrame Examples Preliminary Reviews This is an excellent introduction benefitting from clear writing and simple examples. The pandas documentation itself is large and sometimes assumes too much knowledge, in my opinion. Learning the Pandas Library bridges this gap for new users and even for those with some pandas experience such as me. -Garry C. I have finished reading Learning the Pandas Library and I liked it... very useful and helpful tips even for people who use pandas regularly. -Tom Z.

Datenanalyse Mit Python

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Author: Wes McKinney
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960102143
Size: 34.99 MB
Format: PDF, Docs
Category : Computers
Languages : de
Pages : 542
View: 3463


Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-Daten Für diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Machine Learning Kochbuch

Machine Learning Kochbuch PDF

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Author: Chris Albon
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960103077
Size: 79.99 MB
Format: PDF, ePub
Category : Computers
Languages : de
Pages : 368
View: 7286


Python-Programmierer finden in diesem Kochbuch nahezu 200 wertvolle und jeweils in sich abgeschlossene Anleitungen zu Aufgabenstellungen aus dem Bereich des Machine Learning, wie sie für die tägliche Arbeit typisch sind – von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning. Entwickler, die mit Python und seinen Bibliotheken einschließlich Pandas und Scikit-Learn vertraut sind, werden spezifische Probleme erfolgreich bewältigen – wie etwa Daten laden, Text und numerische Daten behandeln, Modelle auswählen, Dimensionalität reduzieren und vieles mehr. Jedes Rezept enthält Code, den Sie kopieren, zum Testen in eine kleine Beispieldatenmenge einfügen und dann anpassen können, um Ihre eigenen Anwendungen zu konstruieren. Darüber hinaus werden alle Lösungen diskutiert und wichtige Zusammenhänge hergestellt. Dieses Kochbuch unterstützt Sie dabei, den Schritt von der Theorie und den Konzepten hinein in die Praxis zu machen. Es liefert das praktische Rüstzeug, das Sie benötigen, um funktionierende Machine-Learning-Anwendungen zu entwickeln. In diesem Kochbuch finden Sie Rezepte für: Vektoren, Matrizen und Arrays den Umgang mit numerischen und kategorischen Daten, Texten, Bildern sowie Datum und Uhrzeit das Reduzieren der Dimensionalität durch Merkmalsextraktion oder Merkmalsauswahl Modellbewertung und -auswahl lineare und logistische Regression, Bäume und Wälder und k-nächste Nachbarn Support Vector Machine (SVM), naive Bayes, Clustering und neuronale Netze das Speichern und Laden von trainierten Modellen

Deep Learning Mit Python Und Keras

Deep Learning mit Python und Keras PDF

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Author: Chollet, François
Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG
ISBN: 3958458408
Size: 39.91 MB
Format: PDF, Kindle
Category : Computers
Languages : de
Pages : 447
View: 1685



Data Science Mit Python

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Author: Jake VanderPlas
Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG
ISBN: 3958456979
Size: 23.48 MB
Format: PDF, ePub
Category : Computers
Languages : de
Pages : 552
View: 6447


Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts

Machine Learning Mit Python Das Praxis Handbuch Fur Data Science Predictive Analytics Und Deep Learning

MACHINE LEARNING MIT PYTHON DAS PRAXIS HANDBUCH FUR DATA SCIENCE  PREDICTIVE ANALYTICS UND DEEP LEARNING  PDF

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Author: SEBASTIAN RASCHKA.
Publisher:
ISBN: 9783958454231
Size: 23.24 MB
Format: PDF, Kindle
Category :
Languages : de
Pages :
View: 5220



Einf Hrung In Machine Learning Mit Python

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Author: Andreas C. Müller
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960101120
Size: 52.56 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
Category : Computers
Languages : de
Pages : 378
View: 5416


Machine Learning ist zu einem wichtigen Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, von der medizinischen Diagnostik bis hin zur Suche nach Freunden in sozialen Netzwerken. Um Machine-Learning-Anwendungen zu entwickeln, braucht es keine großen Expertenteams: Wenn Sie Python-Grundkenntnisse mitbringen, zeigt Ihnen dieses Praxisbuch, wie Sie Ihre eigenen Machine-Learning-Lösungen erstellen. Mit Python und der scikit-learn-Bibliothek erarbeiten Sie sich alle Schritte, die für eine erfolgreiche Machine-Learning-Anwendung notwendig sind. Die Autoren Andreas Müller und Sarah Guido konzentrieren sich bei der Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen auf die praktischen Aspekte statt auf die Mathematik dahinter. Wenn Sie zusätzlich mit den Bibliotheken NumPy und matplotlib vertraut sind, hilft Ihnen dies, noch mehr aus diesem Tutorial herauszuholen. Das Buch zeigt Ihnen: - grundlegende Konzepte und Anwendungen von Machine Learning - Vor- und Nachteile weit verbreiteter maschineller Lernalgorithmen - wie sich die von Machine Learning verarbeiteten Daten repräsentieren lassen und auf welche Aspekte der Daten Sie sich konzentrieren sollten - fortgeschrittene Methoden zur Auswertung von Modellen und zum Optimieren von Parametern - das Konzept von Pipelines, mit denen Modelle verkettet und Arbeitsabläufe gekapselt werden - Arbeitsmethoden für Textdaten, insbesondere textspezifische Verarbeitungstechniken - Möglichkeiten zur Verbesserung Ihrer Fähigkeiten in den Bereichen Machine Learning und Data Science Dieses Buch ist eine fantastische, super praktische Informationsquelle für jeden, der mit Machine Learning in Python starten möchte – ich wünschte nur, es hätte schon existiert, als ich mit scikit-learn anfing! Hanna Wallach, Senior Researcher, Microsoft Research

Numerisches Python

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Author: Bernd Klein
Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG
ISBN: 3446461612
Size: 19.15 MB
Format: PDF, Kindle
Category : Computers
Languages : de
Pages : 373
View: 648


Numerisches Python • Grundlagen der Lösung numerischer Probleme mit Python • Verarbeitung großer Datenmengen (»Big Data«) mit NumPy, wie sie beispielsweise im maschinellen Lernen Anwendung finden • Zielgruppe sind Personen, die in der Wissenschaft, im Ingenieurwesen und in der Datenanalyse tätig sind • Datenvisualisierung mit Matplotlib • Ideal zum Umstieg von Matlab auf Python In diesem Buch stehen die numerischen Verfahren im Fokus, die im Gebiet »Data Science« und »Maschinelles Lernen« besonders benötigt werden. Python gehört zu den wichtigsten und am häufigsten benutzten Sprachen in diesem Gebiet und wird in Kombination mit seinen Modulen NumPy, SciPy, Matplotlib und Pandas häufiger verwendet als Matlab und R. Der erste Teil des Buchs enthält eine kompakte Einführung in Python, eine ideale Zusammenfassung für diejenigen, die Python bereits kennen oder mit dem Buch »Einführung in Python 3« von Bernd Klein gelernt haben. NumPy ist das zentrale Thema des zweiten Teils. Der Aufbau und das Arbeiten mit NumPy-Arrays bilden den Ausgangspunkt dieses Kapitels. Danach wird auf die besonderen Aspekte des dtype-Datentyps eingegangen. In einem weiteren Kapitel stehen die Numerischen Operationen, Broadcasting und Ufuncs von NumPy im Mittelpunkt. Einigen Fragestellungen der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung wurde ebenfalls ein Kapitel gewidmet. Auch auf die Boolesche Maskierung und Indizierung von NumPy-Arrays wird eingegangen. Der NumPy-Teil des Buchs schließt mit dem File-Handling von Daten. AUS DEM INHALT // NumPy: Numerische Operationen auf mehrdimensionalen Arrays/Broadcasting/Ufuncs Matplotlib: Diskrete und kontinuierliche Graphen/Balken- und Säulendiagramme/Histogramme/Konturplots Pandas: Series/DataFrames/Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel- und csv-Dateien/Umgang mit unvollständigen Daten/Datenvisualisierung/Zeitserien

Praxiseinstieg Machine Learning Mit Scikit Learn Und Tensorflow

Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit Learn und TensorFlow PDF

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Author: Aurélien Géron
Publisher:
ISBN: 9781492065838
Size: 33.99 MB
Format: PDF, ePub, Docs
Category :
Languages : de
Pages :
View: 6247



Pandas 1 X Cookbook

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Author: Matt Harrison
Publisher: Packt Publishing
ISBN: 9781839213106
Size: 10.15 MB
Format: PDF, Docs
Category :
Languages : en
Pages : 626
View: 825


Use the power of pandas to solve most complex scientific computing problems with ease. Revised for pandas 1.x. Key Features This is the first book on pandas 1.x Practical, easy to implement recipes for quick solutions to common problems in data using pandas Master the fundamentals of pandas to quickly begin exploring any dataset Book Description The pandas library is massive, and it's common for frequent users to be unaware of many of its more impressive features. The official pandas documentation, while thorough, does not contain many useful examples of how to piece together multiple commands as one would do during an actual analysis. This book guides you, as if you were looking over the shoulder of an expert, through situations that you are highly likely to encounter. This new updated and revised edition provides you with unique, idiomatic, and fun recipes for both fundamental and advanced data manipulation tasks with pandas. Some recipes focus on achieving a deeper understanding of basic principles, or comparing and contrasting two similar operations. Other recipes will dive deep into a particular dataset, uncovering new and unexpected insights along the way. Many advanced recipes combine several different features across the pandas library to generate results. What you will learn Master data exploration in pandas through dozens of practice problems Group, aggregate, transform, reshape, and filter data Merge data from different sources through pandas SQL-like operations Create visualizations via pandas hooks to matplotlib and seaborn Use pandas, time series functionality to perform powerful analyses Import, clean, and prepare real-world datasets for machine learning Create workflows for processing big data that doesn't fit in memory Who this book is for This book is for Python developers, data scientists, engineers, and analysts. Pandas is the ideal tool for manipulating structured data with Python and this book provides ample instruction and examples. Not only does it cover the basics required to be proficient, but it goes into the details of idiomatic pandas.

Python Data Analytics

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Author: Fabio Nelli
Publisher: Apress
ISBN: 148423913X
Size: 43.68 MB
Format: PDF, Mobi
Category : Computers
Languages : en
Pages : 569
View: 2235


Explore the latest Python tools and techniques to help you tackle the world of data acquisition and analysis. You'll review scientific computing with NumPy, visualization with matplotlib, and machine learning with scikit-learn. This revision is fully updated with new content on social media data analysis, image analysis with OpenCV, and deep learning libraries. Each chapter includes multiple examples demonstrating how to work with each library. At its heart lies the coverage of pandas, for high-performance, easy-to-use data structures and tools for data manipulation Author Fabio Nelli expertly demonstrates using Python for data processing, management, and information retrieval. Later chapters apply what you've learned to handwriting recognition and extending graphical capabilities with the JavaScript D3 library. Whether you are dealing with sales data, investment data, medical data, web page usage, or other data sets, Python Data Analytics, Second Edition is an invaluable reference with its examples of storing, accessing, and analyzing data. What You'll Learn Understand the core concepts of data analysis and the Python ecosystem Go in depth with pandas for reading, writing, and processing data Use tools and techniques for data visualization and image analysis Examine popular deep learning libraries Keras, Theano,TensorFlow, and PyTorch Who This Book Is For Experienced Python developers who need to learn about Pythonic tools for data analysis

Learning Pandas

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Author: Michael Heydt
Publisher: Packt Publishing Ltd
ISBN: 1787120317
Size: 44.15 MB
Format: PDF, Docs
Category : Computers
Languages : en
Pages : 446
View: 3095


Get to grips with pandas—a versatile and high-performance Python library for data manipulation, analysis, and discovery About This Book Get comfortable using pandas and Python as an effective data exploration and analysis tool Explore pandas through a framework of data analysis, with an explanation of how pandas is well suited for the various stages in a data analysis process A comprehensive guide to pandas with many of clear and practical examples to help you get up and using pandas Who This Book Is For This book is ideal for data scientists, data analysts, Python programmers who want to plunge into data analysis using pandas, and anyone with a curiosity about analyzing data. Some knowledge of statistics and programming will be helpful to get the most out of this book but not strictly required. Prior exposure to pandas is also not required. What You Will Learn Understand how data analysts and scientists think about of the processes of gathering and understanding data Learn how pandas can be used to support the end-to-end process of data analysis Use pandas Series and DataFrame objects to represent single and multivariate data Slicing and dicing data with pandas, as well as combining, grouping, and aggregating data from multiple sources How to access data from external sources such as files, databases, and web services Represent and manipulate time-series data and the many of the intricacies involved with this type of data How to visualize statistical information How to use pandas to solve several common data representation and analysis problems within finance In Detail You will learn how to use pandas to perform data analysis in Python. You will start with an overview of data analysis and iteratively progress from modeling data, to accessing data from remote sources, performing numeric and statistical analysis, through indexing and performing aggregate analysis, and finally to visualizing statistical data and applying pandas to finance. With the knowledge you gain from this book, you will quickly learn pandas and how it can empower you in the exciting world of data manipulation, analysis and science. Style and approach Step-by-step instruction on using pandas within an end-to-end framework of performing data analysis Practical demonstration of using Python and pandas using interactive and incremental examples

Schnellstart Python

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Author: Christoph Schäfer
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3658261331
Size: 10.32 MB
Format: PDF, ePub, Docs
Category : Science
Languages : de
Pages : 63
View: 7357


Christoph Schäfer stellt die großartige Welt der Programmierung mit Python vor und ermöglicht einen schnellen Einstieg zur eigenständigen Entwicklung von Skripten. Er verweist darauf, wie die Programmiersprache Python sich in den letzten Jahren neben MATLAB und R als Standard an naturwissenschaftlichen Arbeitsplätzen in Forschung und Entwicklung etabliert hat, und zeigt, dass die große Popularität von Python sich in der leichten Erweiterbarkeit begründet: So lassen sich sehr einfach Module von anderen Entwicklern in eigenen Skripten und Programmen verwenden. Der Autor stellt insbesondere die Module NumPy, SciPy und Matplotlib vor, die Naturwissenschaftlern und Ingenieuren eine perfekte Entwicklungsumgebung für Wissenschaftliches und Technisches Rechnen, für Anwendungen in der Physik, Chemie, Biologie und Informatik bieten. Auch in den neuesten Applikationen in den hochaktuellen Gebieten Big Data Science und Machine Learning kommt Python zum Einsatz. Der Autor: Dr. Christoph Schäfer lehrt und forscht in der Abteilung Computational Physics am Institut für Astronomie und Astrophysik an der Eberhard Karls Universität Tübingen.

Mit Python Langweilige Jobs Erledigen

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Author: Al Sweigart
Publisher:
ISBN: 9783864903533
Size: 25.59 MB
Format: PDF, Docs
Category :
Languages : de
Pages : 500
View: 7049



Statistik Workshop F R Programmierer

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Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868993436
Size: 47.98 MB
Format: PDF, ePub, Docs
Category : Computers
Languages : de
Pages : 160
View: 6562


Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

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