{
  "type": "book",
  "site": {
    "name": "Kołczan Książek",
    "language": "pl-PL",
    "url": "https://www.kolczanksiazek.pl"
  },
  "formats": "Każda podstrona ma dwie wersje z tymi samymi danymi: JSON (adres strony + .json) i markdown (adres strony + .md). Do każdego `url` w tym dokumencie można dopisać .json albo .md.",
  "title": "Pandas. Receptury. Obliczenia naukowe, szeregi czasowe i eksploracyjna analiza danych w Pythonie. Wydanie III",
  "subtitle": null,
  "slug": "pandas-receptury-obliczenia-naukowe-szeregi-czasowe-i-eksploracyjna-analiza-danych-w-pythonie-wydanie-iii",
  "url": "https://www.kolczanksiazek.pl/william-ayd/pandas-receptury-obliczenia-naukowe-szeregi-czasowe-i-eksploracyjna-analiza-danych-w-pythonie-wydanie-iii",
  "json": "https://www.kolczanksiazek.pl/william-ayd/pandas-receptury-obliczenia-naukowe-szeregi-czasowe-i-eksploracyjna-analiza-danych-w-pythonie-wydanie-iii.json",
  "markdown": "https://www.kolczanksiazek.pl/william-ayd/pandas-receptury-obliczenia-naukowe-szeregi-czasowe-i-eksploracyjna-analiza-danych-w-pythonie-wydanie-iii.md",
  "authors": [
    {
      "name": "William Ayd",
      "slug": "william-ayd",
      "url": "https://www.kolczanksiazek.pl/william-ayd"
    },
    {
      "name": "Matthew Harrison",
      "slug": "matthew-harrison",
      "url": "https://www.kolczanksiazek.pl/matthew-harrison"
    }
  ],
  "language": "pl_PL",
  "original_title": null,
  "original_language": null,
  "first_published": "2025-12-09",
  "genres": [],
  "series": [],
  "cover": "https://quivercdn.com/covers/helion/william-ayd/pandas-receptury-obliczenia-naukowe-szeregi-czasowe-i-eksploracyjna-analiza-danych-w-pythonie-wydanie-iii_978-83-2893-173-2.jpg?v=2026-08-06%2003%3A43%3A08",
  "description": "Pandas to najpopularniejsza biblioteka Pythona do przetwarzania danych. Jednak nawet doświadczeni użytkownicy tego darmowego narzędzia często nie znają jego wszystkich imponujących, a przy tym wyjątkowo przydatnych funkcji. Choć oficjalna dokumentacja pandas jest obszerna, brakuje w niej praktycznych przykładów pokazujących, jak łączyć wiele poleceń a to właśnie okazuje się kluczowe! Książka powstała z myślą o wszystkich, którzy zajmują się analizą danych bez względu na poziom doświadczenia. Została pomyślana tak, aby w klarowny i praktyczny sposób, krok po kroku wyjaśnić wykonywanie różnych operacji na danych: od podstawowych czynności przetwarzania danych po zaawansowane techniki obsługi dużych zbiorów. Poszczególne receptury przygotowano w czytelnej konwencji: Jak to zrobić? Jak to działa? To jeszcze nie wszystko Każda receptura jest niezależna od innych, a układ treści pozwala na łatwe i szybkie odnalezienie potrzebnego zagadnienia. W książce między innymi: system typów pandas eksploracja danych za pomocą biblioteki pandas grupowanie, agregowanie, przekształcanie i łączenie danych z różnych źródeł niezawodne szeregi czasowe i skalowanie operacji w pandas ekosystem biblioteki pandas Doskonałe źródło praktycznych rozwiązań typowych problemów, z którymi spotkasz się w swojej pracy analitycznej w Pythonie! Wes McKinney, twórca projektów pandas i Ibis",
  "editions": [
    {
      "title": "Pandas. Receptury. Obliczenia naukowe, szeregi czasowe i eksploracyjna analiza danych w Pythonie. Wydanie III",
      "subtitle": null,
      "url": "https://www.kolczanksiazek.pl/william-ayd/pandas-receptury-obliczenia-naukowe-szeregi-czasowe-i-eksploracyjna-analiza-danych-w-pythonie-wydanie-iii/9788328931732",
      "publisher": "Helion",
      "publisher_series": [],
      "translators": [],
      "medium": "paper",
      "duration_seconds": null,
      "narrators": [],
      "illustrators": [],
      "cover_artists": [],
      "isbn": "978-83-2893-173-2",
      "pages": 344,
      "published": "2025-12-09",
      "language": "pl_PL",
      "cover": "https://quivercdn.com/covers/helion/william-ayd/pandas-receptury-obliczenia-naukowe-szeregi-czasowe-i-eksploracyjna-analiza-danych-w-pythonie-wydanie-iii_978-83-2893-173-2.jpg?v=2026-08-06%2003%3A43%3A08"
    }
  ],
  "other_languages": [],
  "characters": [],
  "chapters": []
}