Wes McKinney

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. Manipulacion de datos con pandas, NyumPy y Jupyter' esta llena de casos practicos, que permiten averiguar como resolver una amplia variedad de problemas de datos de una manera efectiva. Con su ayuda conoceras y aprenderas las versiones mas recientes de pandas, NumPy, IPython y Jupyter. Escrito por Wes McKinney, el creador del proyecto pandas, 'Python para analisis de datos' es una introduccion practica 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 dia en ciencia de datos y computacion cientifica 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 basicas y avanzadas. * Iniciarse en el manejo de las herramientas de analisis de datos de la libreria pandas. * Emplear herramientas flexibles para limpiar, transformar, combinar y remodelar datos. * Crear visualizaciones informativas con matplotlib. * Aplicar la funcion GroupBy de pandas para segmentar, desmenuzar y resumir conjuntos de datos. * Analizar y manipular series de datos temporales regulares e irregulares. * Aprender como resolver problemas reales de analisis de datos con ejemplos especificos y detallados.

Get the definitive handbook for manipulating, processing, cleaning, and crunching datasets in Python. Updated for Python 3.10 and pandas 1.4, the third edition of this hands-on guide is packed with practical case studies that show you how to solve a broad set of data analysis problems effectively. You'll learn the latest versions of pandas, NumPy, and Jupyter in the process.Written by Wes McKinney, the creator of the Python pandas project, this book is a practical, modern introduction to data science tools in Python. It's ideal for analysts new to Python and for Python programmers new to data science and scientific computing. Data files and related material are available on GitHub.Use the Jupyter notebook and IPython shell for exploratory computingLearn basic and advanced features in NumPyGet started with data analysis tools in the pandas libraryUse flexible tools to load, clean, transform, merge, and reshape dataCreate informative visualizations with matplotlibApply the pandas groupby facility to slice, dice, and summarize datasetsAnalyze and manipulate regular and irregular time series dataLearn how to solve real-world data analysis problems with thorough, detailed examples