Obt?n 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 edici?n de Python para an?lisis de datos. Manipulaci?n de datos con pandas, NyumPy y Jupyter est? llena de casos pr?cticos, que permiten averiguar c?mo resolver una amplia variedad de problemas de datos de una manera efectiva. Con su ayuda conocer?s y aprender?s las versiones m?s recientes de pandas, NumPy, IPython y Jupyter.
Escrito por Wes McKinney, el creador del proyecto pandas, Python para an?lisis de datos es una introducci?n pr?ctica 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 d?a en ciencia de datos y computaci?n cient?fica 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 b?sicas y avanzadas.
* Iniciarse en el manejo de las herramientas de an?lisis de datos de la librer?a pandas.
* Emplear herramientas flexibles para limpiar, transformar, combinar y remodelar datos.
* Crear visualizaciones informativas con matplotlib.
* Aplicar la funci?n GroupBy de pandas para segmentar, desmenuzar y resumir conjuntos de datos.
* Analizar y manipular series de datos temporales regulares e irregulares.
* Aprender c?mo resolver problemas reales de an?lisis de datos con ejemplos espec?ficos y detallados.