کتاب تحلیل داده با Numpy و Pandas در پایتون

توضیحات

کتاب “تحلیل داده با Numpy و Pandas در پایتون” به بررسی ابزارهای قدرتمند Numpy و Pandas برای تحلیل داده‌ها در پایتون می‌پردازد. این کتاب به طور جامع تکنیک‌ها و روش‌های مختلفی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، پردازش داده‌های ساختاریافته و انجام محاسبات آماری را آموزش می‌دهد.

معرفی کتاب تحلیل داده با Numpy و Pandas در پایتون

کتاب با مقدمه‌ای بر مفهوم داده و اهمیت آن در دنیای امروز آغاز می‌شود. نویسنده به معرفی Numpy و Pandas به عنوان دو کتابخانه کلیدی در پایتون می‌پردازد که برای تجزیه و تحلیل داده‌ها بسیار مفید هستند. Numpy برای محاسبات عددی و Pandas برای مدیریت داده‌های ساختاریافته طراحی شده است.

فصل اول به معرفی Numpy اختصاص دارد. نویسنده به بررسی آرایه‌های Numpy و ویژگی‌های آن‌ها می‌پردازد. کاربران می‌آموزند که چگونه می‌توانند آرایه‌های چندبعدی ایجاد کنند، به داده‌ها دسترسی پیدا کنند و عملیات مختلفی مانند جمع، میانگین و محاسبات ریاضی را بر روی آرایه‌ها انجام دهند. همچنین، تکنیک‌های پیشرفته‌ای برای کار با آرایه‌ها و بهینه‌سازی عملکرد محاسباتی نیز در این فصل شرح داده شده است.

فصل بعدی کتاب تحلیل داده با Numpy و Pandas در پایتون به Pandas و ساختارهای داده‌ای آن، یعنی Series و DataFrame می‌پردازد. کاربران با نحوه ایجاد این ساختارها، بارگذاری داده‌ها از منابع مختلف (مانند فایل‌های CSV و Excel) و پردازش داده‌ها آشنا می‌شوند. فصل همچنین به توضیح ویژگی‌های خاص DataFrame، از جمله ایندکس‌ها و روش‌های انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها می‌پردازد.

مدیریت داده‌های از دست رفته و عملیات آماری

کتاب به بررسی چالش‌های مدیریت داده‌های از دست رفته می‌پردازد. نویسنده به کاربران یاد می‌دهد که چگونه می‌توانند مقادیر گمشده را شناسایی کنند و از متدهای مختلف مانند `dropna` و `fillna` برای حذف یا جایگزینی آن‌ها استفاده کنند. این فصل به اهمیت مدیریت داده‌های گمشده در تحلیل داده‌ها و تأثیر آن‌ها بر نتایج اشاره می‌کند.

فصل مهمی که در کتاب تحلیل داده با Numpy و Pandas در پایتون به آن پرداخته می‌شود، عملیات آماری است. کاربران یاد می‌گیرند که چگونه می‌توانند محاسبات آماری مختلفی را با استفاده از Pandas و Numpy انجام دهند. این شامل محاسباتی مانند میانگین، مد، واریانس و انحراف معیار است. همچنین، نویسنده به تجزیه و تحلیل توزیع داده‌ها و رسم نمودارهای مختلف برای بصری‌سازی داده‌ها می‌پردازد.

گروه‌بندی، ادغام و الحاق داده‌ها

فصل دیگری به گروه‌بندی داده‌ها اختصاص دارد. نویسنده به توضیح چگونگی تقسیم‌بندی داده‌ها بر اساس یک یا چند ویژگی خاص می‌پردازد و سپس عملیات مختلفی را بر روی هر گروه انجام می‌دهد. این تکنیک برای انجام تحلیل‌های عمیق‌تر بر روی داده‌ها بسیار مفید است.

کتاب به بررسی روش‌های ادغام و الحاق داده‌ها می‌پردازد. کاربران یاد می‌گیرند که چگونه می‌توانند داده‌ها را از منابع مختلف ترکیب کنند و با استفاده از متدهای `merge` و `concat` به یک مجموعه داده یکپارچه دست یابند. این بخش شامل مثال‌های عملی برای نشان دادن نحوه کار با داده‌های ترکیبی است.

تحلیل داده‌های زمانی

فصل پایانی به تحلیل داده‌های زمانی اختصاص دارد. نویسنده به بررسی نحوه کار با تاریخ‌ها و زمان‌ها در Pandas می‌پردازد و تکنیک‌هایی برای تجزیه و تحلیل داده‌های زمانی و رسم نمودارهای زمانی ارائه می‌دهد. این فصل به کاربران کمک می‌کند تا درک بهتری از روندها و الگوهای موجود در داده‌های زمانی پیدا کنند.

کتاب “تحلیل داده با Numpy و Pandas در پایتون” به‌طور کلی یک منبع ارزشمند برای هر کسی است که می‌خواهد با استفاده از ابزارهای قدرتمند Numpy و Pandas به تجزیه و تحلیل داده‌ها بپردازد و مهارت‌های خود را در این زمینه تقویت کند.

فهرست مطالب کتاب

1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌ها
2. معرفی Numpy
   1. آرایه‌های Numpy
   2. عملیات ریاضی با Numpy
3. معرفی Pandas
   1. ساختار Series
   2. ساختار DataFrame
4. مدیریت داده‌های از دسته رفته
5. عملیات آماری با Pandas و Numpy
6. گروه‌بندی داده‌ها
7. ادغام و الحاق داده‌ها
8. تحلیل داده‌های زمانی

کتاب تحلیل داده با Numpy و Pandas در پایتون یک منبع مناسب و جامع برای افرادی است که میخواهند دانش خود در حوزه تحلیل داده را ارتقاء دهند و به یک تحلیلگر داده حرفه ای تبدیل شوند. هم اکنون می توانید این کتاب را به صورت رایگان از کتابخانه ویتایک دریافت کنید.