توضیحات
کتاب “کتاب آموزش کتابخانه pandas در پایتون با مثال های کاربردی” به بررسی عمیق و کاربردی کتابخانه پانداز در زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌پردازد. این کتاب به‌طور خاص به تحلیل داده‌ها و پردازش اطلاعات با استفاده از ساختارهای داده‌ای پانداس تمرکز دارد و به خوانندگان کمک می‌کند تا به‌طور مؤثر از این ابزار برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده کنند.
کتاب آموزش کتابخانه pandas در پایتون با مثال های کاربردی
کتاب با مقدمه‌ای بر پانداس آغاز می‌شود. در این بخش، خوانندگان با مفهوم پانداس و اهمیت آن در علم داده و تحلیل داده‌ها آشنا می‌شوند. پانداس به عنوان یک ابزار کلیدی برای کار با داده‌های ساختاریافته معرفی می‌شود و به خوانندگان نشان می‌دهد که چگونه می‌توانند داده‌ها را به آسانی بارگذاری، پردازش و تجزیه و تحلیل کنند.
فصل‌های اولیه به بررسی ساختارهای داده‌ای پانداس، یعنی Series و DataFrame می‌پردازند. Series یک آرایه یک بعدی است که به هر عنصر آن یک برچسب (index) اختصاص داده می‌شود، در حالی که DataFrame یک جدول دو بعدی است که شامل ردیف‌ها و ستون‌ها می‌باشد. این بخش به خوانندگان کمک می‌کند تا درک بهتری از نحوه کار با این ساختارها پیدا کنند.
در ادامه، کتاب آموزش کتابخانه pandas در پایتون با مثال های کاربردی به جزئیات خواندن داده‌ها از منابع مختلف می‌پردازد. این شامل خواندن داده‌ها از فایل‌های CSV، Excel و حتی پایگاه‌های داده SQL است. متدهای مختلفی مانند pd.read_csv() و pd.read_excel() برای بارگذاری داده‌ها توضیح داده می‌شود. همچنین، روش‌های پردازش داده‌ها پس از بارگذاری، از جمله فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها، نیز بررسی می‌شود.
یکی دیگر از موضوعات مهمی که در این کتاب به آن پرداخته می‌شود، کار با داده‌های گمشده است. کتاب به خوانندگان نشان می‌دهد که چگونه می‌توانند داده‌های گمشده را شناسایی، جایگزین و یا حذف کنند. تکنیک‌های مختلفی برای مدیریت داده‌های گمشده، شامل استفاده از fillna() و dropna() معرفی می‌شوند.
کتاب همچنین به تحلیل داده‌ها با استفاده از توابع آماری مختلف می‌پردازد. این بخش به خوانندگان آموزش می‌دهد که چگونه می‌توانند از توابعی مانند mean()، sum() و groupby() برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده کنند. این توابع به صورت عملی و با مثال‌های متنوع توضیح داده می‌شوند.
علاوه بر این، کتاب به موضوعات پیشرفته‌تری مانند ادغام و ترکیب داده‌ها با استفاده از توابع merge() و concat() می‌پردازد. این بخش به خوانندگان امکان می‌دهد تا داده‌ها را از منابع مختلف ترکیب کنند و تحلیل‌های پیچیده‌تری انجام دهند.
فصل‌های پایانی کتاب آموزش کتابخانه pandas در پایتون با مثال های کاربردی به تجزیه و تحلیل داده‌های زمانی می‌پردازند. در این بخش، مفاهیم تاریخ و زمان و نحوه کار با داده‌های زمانی در پانداس مورد بررسی قرار می‌گیرد. تکنیک‌هایی مانند resample() و date_range() برای مدیریت داده‌های زمانی معرفی می‌شوند.
در نهایت، کتاب به تجسم داده‌ها با استفاده از کتابخانه‌های مختلف، از جمله Matplotlib و Seaborn می‌پردازد. این بخش به خوانندگان نشان می‌دهد که چگونه می‌توانند داده‌های خود را به صورت گرافیکی نمایش دهند و از این طریق بینش‌های بهتری از داده‌ها به دست آورند.
فهرست مطالب کتاب
- مقدمه‌ای بر پانداس
- ساختارهای داده‌ای: Series و DataFrame
- خواندن داده‌ها
- خواندن از فایل‌های CSV
- خواندن از فایل‌های Excel
- خواندن از پایگاه‌های داده SQL
- نوشتن داده‌ها
- نوشتن به فایل‌های CSV
- نوشتن به فایل‌های Excel
- مدیریت داده‌های گمشده
- شناسایی داده‌های گمشده
- جایگزینی و حذف داده‌های گمشده
- تحلیل داده‌ها
- توابع آماری
- گروه‌بندی داده‌ها
- ادغام و ترکیب داده‌ها
- ادغام DataFrameها
- الحاق DataFrameها
- داده‌های زمانی
- کار با تاریخ و زمان
- تجزیه و تحلیل داده‌های زمانی
- تجسم داده‌ها
- استفاده از Matplotlib
- استفاده از Seaborn
مطالعه کتاب آموزش کتابخانه pandas در پایتون با مثال های کاربردی به شما کمک می کند دانش خود را در زمینه تحلیل داده و استفاده از کتابخانه پانداز تا حد مطلوبی افزایش دهید و به صورت حرفه ای تر از این کتابخانه استفاده کنید. هم اکنون می توانید این کتاب را به صورت رایگان از کتابخانه ویتایک دریافت کنید.
نظرات
هیچ دیدگاهی نوشته نشده است.