Python и анализ данных уэс маккинни читать
Автор меня разочаровывает всё больше. Разумеется ГГ не страдает любовью к другим и вообще не любит думать, как и автор. Хотя представил ГГ как особо вдумчивым человеком. Только желаний думать у ГГ никогда не находится. Язык автора бедноватый и примитивен, так что вряд ли он сможет представить ГГ интеллектуалом и читатели ему поверили бы. ГГ по сути «крыса».
У автора плохо с биологией. Он придумал магический мир, где грызуны вечно угрожают урожаем и змеям. А я почему-то был всю жизнь уверен, что грызуны являются любимой пищей змей. Дурдом, куда катится наше образование.
Оглавление на русском языке. Текст книги на «мове», т.е. украинском языке.
В кофе Мокка ГГ забыл добавить какашки мелких зверушек. ХоупИнвест и ВластильЭн — оригинально ! Про проливы : для РИ(и СССР)они якобы не нужны; а вот Дания у автора богатеет с фрахта своих судов и платы за проход мимо Зеландии, турки тоже берут плату плюс таможня на шару. А в 2023 проливы РФ разве не пригодились бы. Или лучше чтоб Эрдоган-Султан решал,кого пропустить,а кого сбить,а РФия бы перед ним прогибалась?
Мне понравилось, отдохнула за чтением — без чернухи, превозмоганий и гарема.
Рейтинг: +3 ( 3 за, 0 против).
Этой книжке я бы поставила категорию 6+.
Рейтинг: +1 ( 1 за, 0 против).
Раздражает словотворчество (недотыкомки,подосвиданькались идр. — славы Маяковского хочется?), ну и постоянное недовольство автора-ГГ Р.И.-ей, её царями-императорами,воровством,дворянским преклонением перед Европой, но на след.странице ГГ сам хвалит европейцев,потом пишет, что и там воруют не меньше, а потом и сам в Европу переезжает, дескать, в Р.И. «бояре» всё отберут. Недоволен-критикуй,предлагай(хотя бы),потом делай и отвечай :
About the Open Edition
The 3rd edition of Python for Data Analysis is now available as an “Open Access” HTML version on this site https://wesmckinney.com/book in addition to the usual print and e-book formats. This edition was initially published in August 2022 and will have errata fixed periodically over the coming months and years. If you encounter any errata, please report them here.
In general, the content from this website may not be copied or reproduced. The code examples are MIT-licensed and can be found on GitHub or Gitee along with the supporting datasets.
If you find the online edition of the book useful, please consider ordering a paper copy or a DRM-free eBook (in PDF and EPUB formats) to support the author.
This web version of the book was created with the Quarto publishing system.
What’s New in the 3rd Edition?
The book has been updated for pandas 2.0.0 and Python 3.10. The changes between the 2nd and 3rd editions are focused on bringing the content up-to-date with changes in pandas since 2017.
Update History
This website will be updated periodically as new early release content becomes available, and post-publication for errata fixes.
- April 12, 2023: Update to pandas 2.0.0 and fix some code examples.
- October 19, 2022: Fix a table link and add eBooks.com links.
- September 20, 2022: Website update after final publication including a couple of minor errata fixes.
- July 22, 2022: Incorporate copy-editing and other improvements for “QC1” stage of production en route to publication in print later this summer.
- May 18, 2022: Update open access edition with all chapters. Include edits from technical review feedback (thank you!), acknowledgements for the third edition, and other preparation to make the book ready for production on its way to print later in 2022.
- February 13, 2022: Update open access edition with chapters 7 through 10.
- January 23, 2022: First open access edition with chapters 1 through 6.
Python и анализ данных
Также данная книга доступна ещё в библиотеке. Запишись сразу в несколько библиотек и получай книги намного быстрее.
Посоветуйте книгу друзьям! Друзьям – скидка 10%, вам – рубли
По вашей ссылке друзья получат скидку 10% на эту книгу, а вы будете получать 10% от стоимости их покупок на свой счет ЛитРес. Подробнее
- Объем: 484 стр.
- Жанр:б азы данных, з арубежная компьютерная литература, п рограммирование
- Теги:а нализ данных, в изуализация, о бработка данных, с татистический анализ, я зык PythonРедактировать
По абонементу вы каждый месяц можете взять из каталога одну книгу до 700 ₽ и две книги из специальной подборки. Узнать больше
Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др. Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать обработку данных, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.
Возрастное ограничение: 0+ Дата выхода на ЛитРес: 01 февраля 2017 Дата перевода: 2015 Дата написания: 2013 Объем: 484 стр.
ISBN: 978-5-97060-315-4 Общий размер: 4 MB Общее кол-во страниц: 484 Размер страницы: Переводчик: Правообладатель: ДМК Пресс
«Python и анализ данных» — читать онлайн бесплатно фрагмент книги. Оставляйте комментарии и отзывы, голосуйте за понравившиеся.
Python и анализ данных – Уэс Маккинни
Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.
Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать обработку данных, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.
Полная версия
Видео
Практически полное описание пакета pandas. Рассказано во всех подробностях, с обоснованиями, с предупреждениями, с взглядом в будущее.
Более того – порою книга настолько подробна, что если не «общался» с данной предметной областью (например, финансы), то понять, о чём речь, становится весьма сложно.Для тех, кто занимается анализом данных на Python эта книга практически must have, потому что содержит ответы практически на все вопросы по использованию pandas.P.S. Предупреждаю: здесь не рассказываются чисто математические модели и способы анализа данных. Здесь только инструменты, которые облегчают жизнь, но где их применять, вы должны знать сами.
Вряд ли стоит тратить «пространство и время» на описание достоинств книги «Python for Data Analysis». Думаю, имя автора говорит само за себя (если кто не обратил внимания, книга написана самим создателем библиотеки pandas). А вот чему, к сожалению, приходится уделить внимание – это качество русскоязычного издания. С первого взгляда оно производит неплохое впечатление, однако при чтении постепенно начинаешь понимать, что сделано оно кое-как, лишь бы скорее продать.На всякий случай уточню, что говорю о втором издании (в выходных данных указан 2020 год), хотя его лучше назвать «издание 1.5-е», поскольку в нём осталось множество «рудиментов» от устаревшего первого издания 10-летней давности. Это хорошо заметно из-за перехода во 2-м англоязычном издании на Python 3, что потребовало систематической правки кода. Однако перевод по-прежнему пестрит операторами print без скобок (по электронной версии насчитал 25 штук), xrange вместо range и т. п. Также автор во втором издании, конечно, обновил и описание самой библиотеки pandas (ради чего оно и было затеяно), однако в переводе можно по-прежнему в изобилии видеть обращения к атрибуту ix вместо loc/iloc и другие устаревшие конструкции.К этому нужно добавить и более мелкие неприятности:
– пропущенные рисунки и таблицы,
– съезжающая вёрстка примеров,
– рассыпающийся переплёт (обложка твёрдая, но листы держатся на клее).
На всё это можно было бы в принципе закрыть глаза, если бы не одно обстоятельство: книга продаётся по абсолютно неадекватной цене (от 2 до 3 тысяч), что создаёт немилосердный контраст с неряшливым, некачественным, явно сделанным на скорую руку «продуктом».В общем, не рекомендую тратить деньги на покупку перевода (не кормите бракоделов). Лучший вариант – купить (или скачать бесплатно) англоязычный оригинал с цветными иллюстрациями и листингами (перевод, разумеется, чёрно-белый, причём качество иллюстраций оставляет желать лучшего). Если уж совсем никак с английским, можно бесплатно скачать (из известного места) и этот перевод (исключительно в целях ознакомления с тем, как не надо издавать хорошие книги).P.S. Кто-то мог бы заметить, что выше не помянут «добрым словом» переводчик. И это, в общем-то, хороший знак. Перевод не без трудностей, но в целом создаётся впечатление, что переводчик старался и в основном преуспел. В качестве анекдота можно упомянуть «ляпсус», возникший при переводе коротенького пояснительного текста к иллюстрации на обложке. Из него читатель может узнать поразительный факт: «Несмотря на название, перохвостая тупайя не является настоящей тупайей, а ближе к приматам». Если кто упал со стула, поспешу его успокоить оригиналом этого фрагмента: «Despite these mammals’ name, the golden-tailed shrew is not a true shrew, instead more closely related to primates». То есть речь идёт о том, что тупайя (tree shrew) не имеет отношение к землеройкам (shrew), но, разумеется, изображённая на обложке перохвостая тупайя (Ptilocercus lowii) – такая же тупайя, как и остальные (они все достаточно близки к приматам, но никто из них в отдельности не может быть ближе остальных).
Очень низкий уровень входа.
Нужно базовые знания питона.
Автор создатель либы Pandas поэтому описано все в деталях.
Особый упор сделано на работу с библиотекой pandas а также numpy.
Есть небольшое вступление в ML. Пару глав практического закрепления материала.
Python и анализ данных
Компьютерные технологии прочно вошли в жизнь человека 21 века, они во многом упростили работу представителей разного рода профессий, а также стало интенсивно развиваться программирование. С каждым днем информации становится все больше, и ее стало настолько много, что для адекватного анализа и прогнозирования требуется компьютерная помощь. Эта книга рассказывает о языке программирования Python, поясняя, какие возможности он дает в сфере анализа данных. Здесь есть ряд преимуществ, о которых подробно рассказано в книге.
В пособии рассмотрены основные части языка Python, касающиеся форматирования, изменения и обработки данных. С этой позиции можно сказать, что это своеобразный экскурс в разработку научных приложений на базе Python. Здесь представлена информация о различных библиотеках, которые нужны, чтобы решать все задачи, связанные с анализом данных. Уделяется внимание визуализации полученной информации, решению задач, которые могут возникать в разных сферах (экономике, социальных науках и др.). Автор приводит массу практических примеров, дает иллюстрации, скриншоты, что облегчает понимание информации. Книга подойдет тем, кто только недавно начал заниматься аналитикой и, в частности, изучать Python, а также программистам, которые уже давно с ним знакомы.
Произведение было опубликовано в 2013 году издательством ДМК-Пресс. На нашем сайте можно скачать книгу «Python и анализ данных» в формате pdf или читать онлайн. Рейтинг книги составляет 3.61 из 5. Здесь так же можно перед прочтением обратиться к отзывам читателей, уже знакомых с книгой, и узнать их мнение. В интернет-магазине нашего партнера вы можете купить и прочитать книгу в бумажном варианте.