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Python für Historiker:innen - Intermediate - Home Python für Historiker:innen - Intermediate - Home
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Python Intermediate

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Appendix

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Index

Index

A | B | C | D | E | F | G | H | J | K | L | M | N | P | R | S | T | U | X

A

  • Access Token
  • Anaconda
  • API, [1]
  • API Key
  • Attribute
  • ax

B

  • Balkendiagramm
  • Bibliothek
    • Beautiful Soup
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    • json
    • matplotlib
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    • pandas
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    • string
    • time
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  • bin
  • Binder
  • Boolesche Maske
  • booleschen Maskierung

C

  • Conda
  • conda
  • correspSearch

D

  • Dataframes
  • Datenvisualisierung

E

  • Endpoint
  • explorative Datenanalyse, [1]

F

  • figure

G

  • Gruppieren

H

  • Header
  • Histogramm
  • HTML

J

  • JSON

K

  • Kommandozeile, [1]

L

  • Liniendiagramm
  • Literalen
  • Live Code

M

  • mergen

N

  • NANs

P

  • Paketverwaltungsprogramm
  • pandas
    • agg()
    • apply()
    • columns
    • crosstab()
    • DataFrame()
    • describe()
    • dropna()
    • dt.to_period()
    • fillna()
    • group_by()
    • head()
    • idxmax()
    • idxmin()
    • iloc()
    • info()
    • isna().sum()
    • join()
    • loc()
    • mean()
    • merge()
    • nunique()
    • plot()
    • read_csv()
    • read_json()
    • reset_index()
    • shape
    • size()
    • str.contains()
    • tail()
    • to_csv()
    • to_datetime()
    • to_list()
    • unique()
    • value_counts()
  • Parameter
  • parsen
  • PIP, [1]

R

  • Reguläre Ausdrücke, [1]

S

  • Series
  • Server
  • Statuscode
  • Stoppwörter
  • subplots

T

  • Tags
  • Terminal, [1]
  • Third-Party-Packages
  • Token
  • Tortendiagramm

U

  • URI
  • URL

X

  • XML, [1]

By Digital History, Humboldt-Universität zu Berlin

© Copyright 2024.

Zitierempfehlung
Melanie Althage, Martin Dröge, Sophie Eckenstaler, Torsten Hiltmann, Philipp Schneider, Python für Historiker:innen - Intermediate, 20.05.2024, Jupyter Book, v0.1 (beta), https://digital-history-berlin.github.io/Python-fuer-Historiker-innen/home.html, https://doi.org/10.5281/zenodo.6868043
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