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:

Колесниченко О. Ю., Data Science (наука о данных) в становлении информационного общества. учебное пособие — 2021
Колесниченко О. Ю., Data Science (наука о данных) в становлении информационного общества. учебное пособие — 2021
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)
Робинсон Я., Графовые базы данных: новые возможности для работы со связанными данными — 2016
Робинсон Я., Графовые базы данных: новые возможности для работы со связанными данными — 2016
Полищук Ю. В., Базы данных и их безопасность. учебное пособие. для студентов образовательных организаций высшего образования, обучающихся по специальности 10.05.03
Полищук Ю. В., Базы данных и их безопасность. учебное пособие. для студентов образовательных организаций высшего образования, обучающихся по специальности 10.05.03 "Информационная безопасность автоматизированных систем" — 2020 (Высшее образование. Специалитет)
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)
Нархид Н., Apache Kafka. Потоковая обработка и анализ данных — 2020 (Бестселлеры O`Reilly)
Нархид Н., Apache Kafka. Потоковая обработка и анализ данных — 2020 (Бестселлеры O`Reilly)
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

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 — ИКК «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 — 2026