Wes Mckinney
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<p>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 <i>Python para análisis de datos. Manipulación de datos con pandas, NyumPy y Jupyter</i> 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.</p><p><br /></p><p><b>Escrito por Wes McKinney, el creador del proyecto pandas, <i>Python para análisis de datos</i> 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.</b> </p><p><br /></p><p>Entre otras cosas, este libro permite: </p><p><br /></p><p>* Utilizar Jupyter Notebook y el shell de IPython para explorar datos. </p><p>* Aprender funciones de NumPy básicas y avanzadas. </p><p>* Iniciarse en el manejo de las herramientas de análisis de datos de la librería pandas. </p><p>* Emplear herramientas flexibles para limpiar, transformar, combinar y remodelar datos. </p><p>* Crear visualizaciones informativas con matplotlib. </p><p>* Aplicar la función GroupBy de pandas para segmentar, desmenuzar y resumir conjuntos de datos. </p><p>* Analizar y manipular series de datos temporales regulares e irregulares. </p><p>* Aprender cómo resolver problemas reales de análisis de datos con ejemplos específicos y detallados.</p>
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