Recién llegados

Guía de iniciación a la pintura digital con Procreate

Guía de iniciación a la pintura digital con Procreate

Guía de iniciación a la pintura digital con Procreate

Max Ulichney

Diario ilustrado de la naturaleza. Guía de observación y dibujo

Diario ilustrado de la naturaleza. Guía de observación y dibujo

Diario ilustrado de la naturaleza. Guía de observación y dibujo

John Muir Laws

Búsqueda

Buscador avanzado

Python para análisis de datos

Autor/a : 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.

Comparte este libro

facebook twitter Email WhatsApp

Sinopsis

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.

  • Colección

    TÍTULOS ESPECIALES

  • Código

    2315182

  • I.S.B.N.

    978-84-415-4683-7

  • Publicación
    16/02/2023

  • Clasificación IBIC

    UN

  • Formato

    Papel

  • Páginas

    520

  • Colección

    TÍTULOS ESPECIALES

  • Código

    2382396

  • I.S.B.N.

    978-84-415-4724-7

  • Publicación
    16/02/2023

  • Clasificación IBIC

    UN

  • Formato

    ePub

Sobre la colección TÍTULOS ESPECIALES