Universell anwendbare Datenbeispiele – oder: Wie erkläre ich pandas?
Unser Übersetzer Dr. Kristian Rother blickt in diesem Gastbeitrag unter die Motorhaube eines didaktisch sinnvollen Buchaufbaus – am Beispiel der Python-Bibliothek pandas im Buch „Datenanalyse mit Python“. Woran erkennt man einen ausgezeichneten technischen Text? Meiner Meinung nach an der universellen Anwendbarkeit, über die eigentlich beschriebene Technologie hinaus. Beim Übersetzen des Buches “Datenanalyse mit Python” von Wes McKinney bin ich auf zahlreiche Beispiele dafür gestoßen. Im Buch wendet Wes eine bestimmte didaktische Struktur an, um universelle Anwendbarkeit zu erreichen. Da ich die gleiche didaktische Struktur selbst im Training einsetze, und außerdem Wes’ Inhalte verwende, stelle ich diese hier einmal vor. Es handelt sich dabei um die Kombination der drei Komponenten Technologie, Daten und Problemstellung. Die Technologie Logisch, dass ein technischer Text sich mit mindestens einer Technologie auseinandersetzt. In “Datenanalyse mit Python” ist das die Python-Bibliothek pandas. pandas stellt eine mächtige Datenstruktur für tabellarische Daten bereit. Ich erinnere mich an meine ersten Versuche, Tabellen in Python zu bearbeiten. Ohne pandas hatte ich die Wahl zwischen verschachtelten Listen, verschachtelten Dictionaries, Listen in Dictionaries, Dictionaries in Listen usw. Nichts davon funktionierte so richtig …