[Ulasan] Python for Data Analysis (Wes McKinney) Diringkaskan.

Python for Data Analysis (Wes McKinney)

- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1491957662?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Python-for-Data-Analysis-Wes-McKinney.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/python-for-data-analysis-real-world-projects-and/id1827577561?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Python+for+Data+Analysis+Wes+McKinney+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Python-for-Data-Analysis-Wes-McKinney.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Python-for-Data-Analysis-Wes-McKinney.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Python-for-Data-Analysis-Wes-McKinney.html

- Baca selanjutnya: https://malaysian.9natree.com/read/1491957662/

#DataFramepandas #PengiraantervektorNumPy #Pembersihandatadannilaihilang #Penggabungandanpembentukansemuladata #GroupBydansirimasa #PythonforDataAnalysis

Python for Data Analysis ialah buku teknikal bukan fiksyen oleh Wes McKinney, pencipta utama projek pandas. Edisi yang dirujuk melalui ISBN ini menumpukan penggunaan Python untuk memanipulasi, membersihkan, menyusun, dan menganalisis data berstruktur. Buku ini bukan panduan menyeluruh tentang statistik, pembelajaran mesin, atau pembinaan produk data. Sebaliknya, tujuannya lebih praktikal, iaitu membina kecekapan kerja harian dalam aliran analisis data. McKinney menerangkan cara menggunakan IPython dan Jupyter untuk penerokaan interaktif, NumPy untuk pengiraan berasaskan tatasusunan, dan pandas untuk jadual data yang mempunyai label baris serta lajur. Pembaca dibawa daripada asas Python yang diperlukan kepada tugasan seperti membaca fail, mengendalikan nilai hilang, menggabungkan jadual, membentuk semula data, membuat ringkasan kumpulan, dan bekerja dengan siri masa. Dengan contoh yang berorientasikan masalah, buku ini sesuai sebagai jambatan antara pengaturcaraan Python biasa dengan kerja analitik yang sistematik. Ia khususnya relevan bagi penganalisis yang mahu beralih kepada ekosistem Python, termasuk dalam konteks kewangan, penyelidikan, operasi, dan pelaporan data.