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.

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.

Agradecimientos Sobre el autor Prefacio Capítulo 1. Preliminares Capítulo 2. Fundamentos del lenguaje Python, IPython y Jupyter Notebooks Capítulo 3. Estructuras de datos, funciones y archivos incluidos Capítulo 4. Fundamentos de NumPy: arrays y computación vectorizada Capítulo 5. Primeros pasos con pandas Capítulo 6. Carga de datos, almacenamiento y formatos de archivo Capítulo 7. Limpieza y preparación de los datos Capítulo 8. Manipulación de datos: unir, combinar y remodelar Capítulo 9. Trazado y visualización Capítulo 10. Agregación de datos y operaciones con grupos Capítulo 11. Series temporales Capítulo 12. Introducción a las librerías de modelado de Python Capítulo 13. Ejemplos de análisis de datos Anexo A. NumPy avanzado Anexo B. Más sobre el sistema IPython Índice alfabético