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Python para análisis de datos
Descripción del libro
Obtén el manual definitivo para manipular, procesar, limpiar y restringir conjuntos de datos en Python. Actualizado para Python 3.10 y pandas 1.4.0, esta tercera edición de Python para análisis de datos. Manipulación de datos con pandas, NyumPy y Jupyter está llena de casos prácticos, que permiten averiguar cómo resolver una amplia variedad de problemas de datos de una manera efectiva. Con su ayuda conocerás y aprenderás las versiones más recientes de pandas, NumPy, IPython y Jupyter.
Escrito por Wes McKinney, el creador del proyecto pandas, Python para análisis de datos es una introducción práctica y moderna a las herramientas de ciencia de datos que ofrece Python. Es ideal para analistas no versados en Python y para programadores que deseen ponerse al día en ciencia de datos y computación científica o ciencia computacional. GitHub alberga los archivos de datos empleados en el libro y otro material asociado.
Entre otras cosas, este libro permite:
* Utilizar Jupyter Notebook y el shell de IPython para explorar datos.
* Aprender funciones de NumPy básicas y avanzadas.
* Iniciarse en el manejo de las herramientas de análisis de datos de la librería pandas.
* Emplear herramientas flexibles para limpiar, transformar, combinar y remodelar datos.
* Crear visualizaciones informativas con matplotlib.
* Aplicar la función GroupBy de pandas para segmentar, desmenuzar y resumir conjuntos de datos.
* Analizar y manipular series de datos temporales regulares e irregulares.
* Aprender cómo resolver problemas reales de análisis de datos con ejemplos específicos y detallados.
Cuenta con la confianza de 375,005 estudiantes
Acceso a más de 1 millón de títulos por un precio mensual asequible.
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Información
Índice
- Cubierta
- Sobre el autor
- Prefacio
- Capítulo 1. Preliminares
- Capítulo 2. Fundamentos del lenguaje Python, IPython y Jupyter Notebooks
- Capítulo 3. Estructuras de datos integrados, funciones y archivos
- Capítulo 4. Fundamentos de NumPy: arrays y computación vectorizada
- Capítulo 5. Empezar a trabajar con pandas
- Capítulo 6. Carga de datos, almacenamiento y formatos de archivo
- Capítulo 7. Limpieza y preparación de los datos
- Capítulo 8. Disputa de datos: unión, combinación y remodelación
- Capítulo 9. Gráficos y visualización
- Capítulo 10. Agregación de datos y operaciones con grupos
- Capítulo 11. Series temporales
- Capítulo 12. Introducción a las librerías de creación de modelos de Python
- Capítulo 13. Ejemplos de análisis de datos
- Apéndice A. NumPy avanzado
- Apéndice B. Más sobre el sistema IPython
- Créditos
Preguntas frecuentes
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