[Boekrecensie] Python for Data Analysis (Wes McKinney) Boeksamenvatting.

Python for Data Analysis (Wes McKinney) - Amazon Netherlands Store: https://www.amazon.nl/dp/109810403X?tag=9natreedutch-21 - Amazon Belgium Store: https://www.amazon.com.be/dp/109810403X?tag=9natreebelgium-21 - Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Python-for-Data-Analysis-Wes-McKinney.html - Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/python-for-data-analysis-unlocking-the-potential-of/id1778818505?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree - eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Python+for+Data+Analysis+Wes+McKinney+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1 - Lees meer: https://dutch.9natree.com/read/109810403X/ #pandasDataFrames #NumPyvectorisatie #datacleaning #groupbyaggregatie #tijdreekseninJupyter #PythonforDataAnalysis Python for Data Analysis van Wes McKinney is een praktisch handboek over data verwerken met Python. Deze derde editie, met als ondertitel Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter, richt zich op de gereedschappen die nodig zijn om rommelige, uiteenlopende datasets bruikbaar te maken. Het boek is geschreven door de maker van pandas, de veelgebruikte Pythonbibliotheek voor tabelvormige data. Daardoor ligt de nadruk niet op statistische theorie, machine learning of het trekken van zakelijke conclusies, maar op het technische voorbereidende werk dat daaraan voorafgaat. McKinney behandelt Python-basisvaardigheden, NumPy-arrays, pandas Series en DataFrames, Jupyter-notebooks, bestandsformaten, datacleaning, transformaties, aggregaties en tijdreeksen. De opzet is codegericht en leert de lezer door voorbeelden hoe gegevens kunnen worden ingelezen, onderzocht, gecombineerd en samengevat. Het doel is een betrouwbare werkbasis bieden voor verkennende data-analyse en voor toepassingen waarin veel gestructureerde gegevens verwerkt moeten worden. De derde editie sluit aan op Python 3.10 en pandas 1.4, al veranderen sommige details van deze software in de praktijk sneller dan de kernprincipes.