![[समीक्षा] Python for Data Analysis (Wes McKinney) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2551314/c1a-085k3-ok8z74qocpdm-kdww9f.jpg)
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Python for Data Analysis (Wes McKinney)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/109810403X?tag=9natreehindi-21
- 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-unlocking-the-potential-of/id1778818505?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
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/109810403X/
#पांडाडेटाफ्रेम #नम्पाइवेक्टराइजेशन #डेटारैंगलिंग #ग्रुपबायएग्रीगेशन #समयश्रृंखलाविश्लेषण #PythonforDataAnalysis
पायथन फॉर डेटा एनालिसिस, वेस मैककिनी की डेटा रैंगलिंग पर केंद्रित व्यावहारिक तकनीकी पुस्तक है. यह तीसरा संस्करण पांडा, नम्पाइ और जुपिटर के माध्यम से संरचित डेटा को लोड करने, समझने, साफ करने, बदलने और विश्लेषित करने की प्रक्रिया सिखाता है. मैककिनी पांडा परियोजना के निर्माता हैं, इसलिए पुस्तक का विशेष बल केवल कमांड याद कराने पर नहीं, बल्कि सारणीबद्ध डेटा के साथ प्रभावी ढंग से काम करने की सोच विकसित करने पर है. इसका दायरा सांख्यिकीय सिद्धांत या मशीन लर्निंग मॉडल समझाना नहीं है. इसके बजाय, यह उन प्रोग्रामिंग उपकरणों और कार्यप्रवाहों पर ध्यान देती है जो विश्लेषण से पहले डेटा को भरोसेमंद और उपयोगी बनाते हैं. पाठक पायथन की बुनियादी भाषा-रचना से आगे बढ़ते हुए ऐरे, सीरीज, डेटा फ्रेम, फाइल प्रारूप, अनुपस्थित मान, संयोजन, पुनर्रचना, समूह-आधारित सारांश और समय-श्रृंखला डेटा के साथ काम करना सीखते हैं. विस्तृत उदाहरणों और उपलब्ध नोटबुक सामग्री के कारण यह पुस्तक सीखने के साथ अभ्यास करने योग्य संदर्भ ग्रंथ भी बनती है.
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पायथन फॉर डेटा एनालिसिस, वेस मैककिनी की डेटा रैंगलिंग पर केंद्रित व्यावहारिक तकनीकी पुस्तक है. यह तीसरा संस्करण पांडा, नम्पाइ और जुपिटर के माध्यम से संरचित डेटा को लोड करने, समझने, साफ करने, बदलने और विश्लेषित करने की प्रक्रिया सिखाता है. मैककिनी पांडा परियोजना के निर्माता हैं, इसलिए पुस्तक का विशेष बल केवल कमांड याद कराने पर नहीं, बल्कि सारणीबद्ध डेटा के साथ प्रभावी ढंग से काम करने की सोच विकसित करने पर है. इसका दायरा सांख्यिकीय सिद्धांत या मशीन लर्निंग मॉडल समझाना नहीं है. इसके बजाय, यह उन प्रोग्रामिंग उपकरणों और कार्यप्रवाहों पर ध्यान देती है जो विश्लेषण से पहले डेटा को भरोसेमंद और उपयोगी बनाते हैं. पाठक पायथन की बुनियादी भाषा-रचना से आगे बढ़ते हुए ऐरे, सीरीज, डेटा फ्रेम, फाइल प्रारूप, अनुपस्थित मान, संयोजन, पुनर्रचना, समूह-आधारित सारांश और समय-श्रृंखला डेटा के साथ काम करना सीखते हैं. विस्तृत उदाहरणों और उपलब्ध नोटबुक सामग्री के कारण यह पुस्तक सीखने के साथ अभ्यास करने योग्य संदर्भ ग्रंथ भी बनती है.
