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Python for data analysis: Data wrangling with pandas, NumPy and Jupyter/ Wes Mckinney.

Por: Tipo de material: TextoTextoDetalles de publicación: Beijing: O'Reilly, 2022.Edición: 3a ediciónDescripción: 561 PáginasISBN:
  • 9781098104030
Tema(s): Clasificación CDD:
  • 005.133 M478p 2022
Recursos en línea:
Contenidos:
Preliminares. --Fundamentos del lenguaje Python, IPython y Jupyter Notebooks. --Estructuras de datos, funciones y archivos integrados. --Fundamentos de NumPy: Arreglos y computación vectorizada. --Primeros pasos con Pandas. --Carga, almacenamiento y formatos de archivo de datos. --Limpieza y preparación de datos. --Manipulación de datos: Unir, combinar y reformatear. --Gráficas y visualización. --Agregación de datos y operaciones de grupo. --Series temporales. --Introducción a las bibliotecas de modelado en Python. --Ejemplos de análisis de datos. --NumPy avanzado. --Más sobre el sistema IPython.
Resumen: Obtén el manual definitivo para manipular, procesar, limpiar y analizar conjuntos de datos en Python. Actualizada para Python 3.10 y pandas 1.4, la tercera edición de esta guía práctica está repleta de estudios de caso que te muestran cómo resolver eficazmente una amplia gama de problemas de análisis de datos. Aprenderás las últimas versiones de pandas, NumPy y Jupyter. Escrito por Wes McKinney, creador del proyecto pandas de Python, este libro es una introducción práctica y moderna a las herramientas de ciencia de datos en Python. Es ideal para analistas que se inician en Python y para programadores de Python que se inician en la ciencia de datos y la computación científica. Los archivos de datos y el material relacionado están disponibles en GitHub.
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Tipo de ítem Biblioteca actual Signatura Copia número Estado Fecha de vencimiento Código de barras
Libro digital Santiago 005.133 M478p 2022 1 Disponible 201-STG-002214

Bibliografía mínima

Preliminares. --Fundamentos del lenguaje Python, IPython y Jupyter Notebooks. --Estructuras de datos, funciones y archivos integrados. --Fundamentos de NumPy: Arreglos y computación vectorizada. --Primeros pasos con Pandas. --Carga, almacenamiento y formatos de archivo de datos. --Limpieza y preparación de datos. --Manipulación de datos: Unir, combinar y reformatear. --Gráficas y visualización. --Agregación de datos y operaciones de grupo. --Series temporales. --Introducción a las bibliotecas de modelado en Python. --Ejemplos de análisis de datos. --NumPy avanzado. --Más sobre el sistema IPython.

Obtén el manual definitivo para manipular, procesar, limpiar y analizar conjuntos de datos en Python. Actualizada para Python 3.10 y pandas 1.4, la tercera edición de esta guía práctica está repleta de estudios de caso que te muestran cómo resolver eficazmente una amplia gama de problemas de análisis de datos. Aprenderás las últimas versiones de pandas, NumPy y Jupyter.
Escrito por Wes McKinney, creador del proyecto pandas de Python, este libro es una introducción práctica y moderna a las herramientas de ciencia de datos en Python. Es ideal para analistas que se inician en Python y para programadores de Python que se inician en la ciencia de datos y la computación científica. Los archivos de datos y el material relacionado están disponibles en GitHub.

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