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Datenanalyse mit Python by Wes McKinney

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KAPITEL 9

Aggregation von Daten und Gruppenoperationen

Eine oft kritische Komponente eines Arbeitsablaufs zur Datenanalyse ist es, Daten zu kategorisieren und auf jede Gruppe eine bestimmte Funktion anzuwenden. Nach dem Laden, Verknüpfen und Aufbereiten eines Datensatzes erstellt man dann häufig Statistiken für Gruppen oder eventuell Pivot-Tabellen für Berichte oder Visualisierungen. pandas stellt das flexible und leistungsfähige Werkzeug groupby bereit, mit dem Sie Datensätze auf intuitive Weise aufteilen und zusammenfassen können.

Ein Grund für die Beliebtheit relationaler Datenbanken und SQL (Structured Query Language) ist die Leichtigkeit, mit der sich Daten verknüpfen, filtern, transformieren und zusammenfassen lassen. Allerdings ist die ...

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