Praktisches Python Data Wrangling und Datenqualität

Anhang A. Weitere Ressourcen zur Python-Programmierung

Wie dieses Buch hoffentlich gezeigt hat, ist Python eine robuste und flexible Programmiersprache mit einer breiten Palette von Anwendungsmöglichkeiten. Während ich in den vorangegangenen Kapiteln viele Schlüsselkonzepte und beliebte Bibliotheken vorgestellt habe, möchte ich dir in diesem Anhang einige hilfreiche Ressourcen und Referenzen an die Hand geben, mit denen du deine Arbeit mit Python auf die nächste Stufe bringen kannst.

Offizielle Python-Dokumentation

Ja,, es gibt immer Suchmaschinen und StackOverflow, aber es lohnt sich auch, die offizielle Dokumentation zu lesen - egal, ob es sich um die Python-Sprache oder um beliebte Bibliotheken wie pandas, matplotlib oder seaborn handelt. Obwohl ich nicht empfehlen würde, dass du dich hinsetzt und jede Programmierdokumentation von vorne bis hinten durchliest, kann dir ein Blick auf die Parameter und Optionen eines Datentyps oder einer Funktion, die du verwenden willst, ein besseres Gefühl dafür geben, was (im Allgemeinen) damit gemacht werden kann und wie die Mechanismen organisiert sind. Das kann besonders hilfreich sein, wenn du etwas völlig Neues machen willst, denn so bekommst du eine Vorstellung davon, wo du nach neuen Wegen suchen musst.

Als ich mit dem Schreiben dieses Buches begann, wusste ich zum Beispiel, dass seaborn und pandas beide auf matplotlib aufbauen, und ich hatte mich schon ein wenig mit der Erstellung und Anpassung von Grafiken mit diesen beiden Objekten ...