Відстеження замовлення
Prom – найбільший маркетплейс України

Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (2nd edition), Wes McKinney

Код: sku560
В наявності
10+ купили
641 
New
Оплатити частинами

Доставка

  • Іконка доставки
    Підписка на доставку Smart
    Безкоштовно — у відділення Нової Пошти
  • Іконка доставки
    Нова Пошта (Безкоштовно за умови)

Оплата та гарантії

  • Іконка оплати
    Безпечна оплата карткою
    Зображення для Безпечна оплата карткою
    Без переплат
    Prom гарантує безпеку
    Повернемо гроші при відмові від посилки
  • Іконка оплати
    Оплатити частинами
    Зображення для Оплатити частинами
    Без переплат*, від 320 ₴ / міс.
  • Іконка оплати
    Післяплата
    Нова Пошта
  • Іконка оплати
    Оплата на рахунок
    IBAN UA943052990000026009026215754
Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (2nd edition), Wes McKinney - фото 1 - id-p1413323899

Характеристики та опис

Основні

СтанНовий

Користувальницькі характеристики

Папірбіла, оффсет
Рік2017
Обкладинкам'яка
Сторінок550
МоваEnglish

Терміни відправки книги складають від 3 до 5 робочих днів

Get complete instructions for manipulating, processing, cleaning, and crunching datasets in Python. Updated for Python 3.6, в 2-у редакцію цієї ручної роботи керування є packed з практичним випадками, що показують, що ви збираєтеся на solution broad set of data analysis problems effectively. Ви дізнаєтеся про останні версії панда, NumPy, IPython, і Jupyter в процесі. Written by Wes McKinney, творець з Python pandas проект, ця книга є практичним, сучасним освітленням до наукових наукових інструментів в Python. Це ідеальний для analysts новий для Python і для Python програмістів для нових наукових і наукових комп'ютерів. Data files and related material available on GitHub. Використовуйте IPython shell and Jupyter notebook для exploratory computing Learn basic and advanced features in NumPy (Numerical Python) Get started with data analysis tools in the pandas library Use flexible tools to load, clean, transform, merge, and reshape data Create informative matplotlib Застосування панда Групадозволяє слизь, солодкість, і сумарні datasets Analyze and manipulate periodic and irregular time series data Learn how to solve real-world data analysis problems with thorough, detailed examples.

Відгуки про товар

0
Ще не було відгуків про товар у цього продавця
Був online: Сьогодні
Рідіт
99% позитивних відгуків

Схоже у продавця