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.
