Вход в личный кабинет         RU  EN

Детальная информация об издании

Хейдт Майкл Изучаем pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ данных в Python
Однотомник.
2019

Изучаем pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ данных в Python

2019
Москва
ДМК Пресс
Аннотация

Библиотека pandas — популярный пакет для анализа и обработки данных на языке Python. Он предлагает эффективные, быстрые, высокопроизводительные структуры данных, которые позволяют существенно упростить работу. Данная книга познакомит вас с обширным набором инструментов, предлагаемых библиотекой pandas, — начиная с обзора загрузки данных с удаленных источников, выполнения численного и статистического анализа, индексации, агрегации и заканчивая визуализацией данных и анализом финансовой информации.

Доступность

1 экз. можно взять на дом
Забронировать
Зал литературы по естественным и техническим наукам Подробнее о фонде
Тип Однотомник.
Объем 437, [1] с.
Размеры 22 см.
ISBN 978-5-97060-670-4
Язык Русский
Язык оригинала Английский
ББК 32.97:8
Библиографическое описание
 

Возможно, эти издания вас заинтересуют:

Форта Б., SQL за 10 минут — 2016
Форта Б., SQL за 10 минут — 2016
Агальцов В. П., Распределенные и удаленные базы данных. Базы данных Кн. 2 — печ. 2017
Агальцов В. П., Распределенные и удаленные базы данных. Базы данных Кн. 2 — печ. 2017
Нархид Н., Apache Kafka. Потоковая обработка и анализ данных — 2019 (Бестселлеры O`Reilly)
Нархид Н., Apache Kafka. Потоковая обработка и анализ данных — 2019 (Бестселлеры O`Reilly)
Фейерштейн С., Oracle PL/SQL для профессионалов — 2015 (Бестселлеры O'Reilly) (Программирование в Oracle)
Фейерштейн С., Oracle PL/SQL для профессионалов — 2015 (Бестселлеры O'Reilly) (Программирование в Oracle)
Горелик А., Корпоративное озеро больших данных. новый подход к использованию Big Data и Data Science в бизнесе — 2023 (Data Science. Лучшие книги о науке о данных)
Горелик А., Корпоративное озеро больших данных. новый подход к использованию Big Data и Data Science в бизнесе — 2023 (Data Science. Лучшие книги о науке о данных)
Мартишин С. А., Базы данных. работа с распределенными базами данных и файловыми системами на примере MongoDB и HDFS с использованием Node.js, Express.js, Apache Spark и Scala. учебное пособие. для студентов, бакалавров и магистрантов направлений подготовки
Мартишин С. А., Базы данных. работа с распределенными базами данных и файловыми системами на примере MongoDB и HDFS с использованием Node.js, Express.js, Apache Spark и Scala. учебное пособие. для студентов, бакалавров и магистрантов направлений подготовки "Информатика и вычислительная техника", "Информационные системы и технологии", "Программная инженерия", "Прикладная математика и информатика", "Прикладная информатика", "Управление в технических системах", "Бизнес-информатика", "Педагогическое образование" (профиль "Информатика") — 2023 (Высшее образование - Бакалавриат. серия основана в 1996 г.) (Бакалавриат)
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Федеральное государственное бюджетное учреждение культуры
«Российская государственная библиотека для молодёжи» Главное здание 107061 Москва, ул. Б. Черкизовская, дом 4, корпус 1
Метро «Преображенская площадь» (выход №5)
Телефон для справок: +7 499 670-80-01
E-mail: info@rgub.ru

Филиал библиотеки — МИКК «Особняк В.Д. Носова» 107023 Москва, ул. Электрозаводская, 12, стр. 1
Метро «Электрозаводская»
Телефоны для справок: +7 499 670-80-01 (доб. 600)
E-mail: mansion@rgub.ru

Яндекс.Метрика

© Российская государственная библиотека для молодёжи, 2004 — 2025