Python para análisis de datos PDF Download
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Author: Wes McKinney
Publisher: ANAYA MULTIMEDIA
ISBN: 8441547246
Category : Computers
Languages : es
Pages : 713
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Book Description
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.
Author: John Paul Mueller
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1119547644
Category : Computers
Languages : en
Pages : 496
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Book Description
The fast and easy way to learn Python programming and statistics Python is a general-purpose programming language created in the late 1980s—and named after Monty Python—that's used by thousands of people to do things from testing microchips at Intel, to powering Instagram, to building video games with the PyGame library. Python For Data Science For Dummies is written for people who are new to data analysis, and discusses the basics of Python data analysis programming and statistics. The book also discusses Google Colab, which makes it possible to write Python code in the cloud. Get started with data science and Python Visualize information Wrangle data Learn from data The book provides the statistical background needed to get started in data science programming, including probability, random distributions, hypothesis testing, confidence intervals, and building regression models for prediction.
Author: Wes McKinney
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
ISBN: 1491957611
Category : Computers
Languages : en
Pages : 553
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Book Description
Get complete instructions for manipulating, processing, cleaning, and crunching datasets in Python. Updated for Python 3.6, the second 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, IPython, 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 IPython shell and Jupyter notebook for exploratory computing Learn basic and advanced features in NumPy (Numerical Python) Get started with data analysis tools in the pandas library Use flexible tools to load, clean, transform, merge, and reshape data Create informative visualizations with matplotlib Apply the pandas groupby facility to slice, dice, and summarize datasets Analyze and manipulate regular and irregular time series data Learn how to solve real-world data analysis problems with thorough, detailed examples
Author: Wes McKinney
Publisher: ANAYA MULTIMEDIA
ISBN: 8441547246
Category : Computers
Languages : es
Pages : 713
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Book Description
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.
Author: John Hush
Publisher: Giovanni Tortora
ISBN:
Category :
Languages : es
Pages : 232
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Book Description
Quiere Aprender más Sobre el Análisis de Datos con Python? Entonces continúe leyendo... Las empresas, los gobiernos y las organizaciones necesitan datos por alguna razón. Los datos hoy en día son una oportunidad para entender su situación actual y utilizarlos para prepararse para lo desconocido. Las técnicas utilizadas en el análisis de datos hoy en día están fácilmente disponibles para que cualquier persona pueda interpretar los datos y obtener explicaciones pertinentes. El análisis de datos requiere una comprensión detallada del funcionamiento de las computadoras, los periféricos y los programas informáticos en cuestión. El objetivo es dar al lector los conocimientos necesarios para familiarizarse con el lenguaje python, orientando el problema de manera que se centre en el funcionamiento de estos objetos. Este libro fue escrito con el deseo de ser accesible a todos y la convicción de que una "democratización" de la comprensión de la herramienta informática es ahora esencial. Este Book ofrece un enfoque detallado: comienza con una introducción al lenguaje Python y luego presenta cómo usarlo para recuperar y manipular los datos producidos por nuestras computadoras. Así, los autores tratan diversos temas que van desde la inspección de la memoria RAM del proceso, al funcionamiento interno de los programas informáticos corrientes o a la extracción del historial de los navegadores web. Se estudian diferentes herramientas: desde las más básicas hasta las más recientes, como el aprendizaje automático con scikit-learn y su ecosistema resultante de la computación scientífica.ompiles (scientific computing.ompiles) (si no hay un código de bytes actualizado en el disco), y se ejecuta en la máquina virtual Python. Con Python para el análisis de datos aprenderá paso a paso cómo implementar el análisis de datos y los procedimientos para extraer los datos correctamente. En esto Libro también aprenderás: Que es el Análisis de Datos Python Para el Análisis de Datos Adición de Datos aplicación de Data Analytic hoy en día Matemáticas Para el Análisis de Datos Discusión de Datos Scipy, Numpy, Panda Mientras que la mayoría de los libros se centran en los modelos predictivos avanzados, este libro comienza a explicar los conceptos básicos y cómo implementar correctamente el análisis de datos y la visualización de datos, con ejemplos prácticos y sencillos guiones de codificación. Esta guía proporciona el conocimiento necesario de una manera práctica. Aprenderá los pasos del Análisis de Datos, cómo implementarlos en Python, y las aplicaciones más importantes del mundo real. ¿Le gustaría saber más? Descargue el AudioBook, Python para el análisis de datos. Desplácese a la parte superior de la página y haga clic en el botón "Comprar ahora" para obtener su copia ahora.
Author: Wes McKinney
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
ISBN: 1098104005
Category : Computers
Languages : en
Pages : 582
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Book Description
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 computing Learn basic and advanced features in NumPy Get started with data analysis tools in the pandas library Use flexible tools to load, clean, transform, merge, and reshape data Create informative visualizations with matplotlib Apply the pandas groupby facility to slice, dice, and summarize datasets Analyze and manipulate regular and irregular time series data Learn how to solve real-world data analysis problems with thorough, detailed examples
Author: A.J. Henley
Publisher: Apress
ISBN: 1484234863
Category : Computers
Languages : en
Pages : 103
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Book Description
Get started using Python in data analysis with this compact practical guide. This book includes three exercises and a case study on getting data in and out of Python code in the right format. Learn Data Analysis with Python also helps you discover meaning in the data using analysis and shows you how to visualize it. Each lesson is, as much as possible, self-contained to allow you to dip in and out of the examples as your needs dictate. If you are already using Python for data analysis, you will find a number of things that you wish you knew how to do in Python. You can then take these techniques and apply them directly to your own projects. If you aren’t using Python for data analysis, this book takes you through the basics at the beginning to give you a solid foundation in the topic. As you work your way through the book you will have a better of idea of how to use Python for data analysis when you are finished. What You Will Learn Get data into and out of Python code Prepare the data and its format Find the meaning of the data Visualize the data using iPython Who This Book Is For Those who want to learn data analysis using Python. Some experience with Python is recommended but not required, as is some prior experience with data analysis or data science.
Author: Dr John Hush
Publisher: Charlie Creative Lab
ISBN: 9781801234412
Category :
Languages : es
Pages : 224
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Book Description
Quiere Aprender más Sobre el Análisis de Datos con Python? Entonces continúe leyendo... Las empresas, los gobiernos y las organizaciones necesitan datos por alguna razón. Los datos hoy en día son una oportunidad para entender su situación actual y utilizarlos para prepararse para lo desconocido. Las técnicas utilizadas en el análisis de datos hoy en día están fácilmente disponibles para que cualquier persona pueda interpretar los datos y obtener explicaciones pertinentes. El análisis de datos requiere una comprensión detallada del funcionamiento de las computadoras, los periféricos y los programas informáticos en cuestión. El objetivo es dar al lector los conocimientos necesarios para familiarizarse con el lenguaje python, orientando el problema de manera que se centre en el funcionamiento de estos objetos. Este libro fue escrito con el deseo de ser accesible a todos y la convicción de que una "democratización" de la comprensión de la herramienta informática es ahora esencial. Este Libro ofrece un enfoque detallado: comienza con una introducción al lenguaje Python y luego presenta cómo usarlo para recuperar y manipular los datos producidos por nuestras computadoras. Así, los autores tratan diversos temas que van desde la inspección de la memoria RAM del proceso, al funcionamiento interno de los programas informáticos corrientes o a la extracción del historial de los navegadores web. Se estudian diferentes herramientas: desde las más básicas hasta las más recientes, como el aprendizaje automático con scikit-learn y su ecosistema resultante de la computación scientífica.ompiles (scientific computing.ompiles) (si no hay un código de bytes actualizado en el disco), y se ejecuta en la máquina virtual Python. Con Python para el análisis de datos aprenderá paso a paso cómo implementar el análisis de datos y los procedimientos para extraer los datos correctamente. En esto Libro también aprenderás: Que es el Análisis de Datos Python Para el Análisis de Datos Adición de Datos aplicación de Data Analytic hoy en día Matemáticas Para el Análisis de Datos Discusión de Datos Scipy, Numpy, Panda Mientras que la mayoría de los libros se centran en los modelos predictivos avanzados, este libro comienza a explicar los conceptos básicos y cómo implementar correctamente el análisis de datos y la visualización de datos, con ejemplos prácticos y sencillos guiones de codificación. Esta guía proporciona el conocimiento necesario de una manera práctica. Aprenderá los pasos del Análisis de Datos, cómo implementarlos en Python, y las aplicaciones más importantes del mundo real. ¿Le gustaría saber más? Descargue el Libro, Python para el análisis de datos. Desplácese a la parte superior de la página y haga clic en el botón "Comprar ahora" para obtener su copia ahora.
Author: Wes McKinney
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
ISBN: 1449323626
Category : Computers
Languages : en
Pages : 466
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Book Description
Serves as an introduction to Python for data-intensive applications.
Author: Brady Ellison
Publisher:
ISBN:
Category : Computers
Languages : en
Pages :
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Book Description
Ready to learn Data Science through Python language? Python for Data Analysis is a step-by-step guide for beginners and dabblers-alike. This book is designed to offer working knowledge of Python and data science and some of the tools required to apply that knowledge. It’s possible that you have little experience with or knowledge of data analysis and are interested in it. You might have some experience in coding. You may have worked with data before and want to use Python. We have made this book in a way that will be helpful to all these groups and more besides in varying ways. This can serve as an introduction to the most current tools and functions of those tools used by data scientists. In this book You will learn: Data Science/Analysis and its applications IPython and Jupyter - an introduction to the basic tools and how to navigate and use them. You will also learn about its importance in a data scientist’s ecosystem. Pandas - a powerful data management Python library that lets you do interesting things with data. You will learn all the basics you need to get started. NumPy - a powerful numerical library for Python. You will learn more about its advantages. Get your copy now
Author: Curtis Miller
Publisher: Packt Publishing Ltd
ISBN: 1789534240
Category : Computers
Languages : en
Pages : 166
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Book Description
Get to grips with the most popular Python packages that make data analysis possible Key Features Explore the tools you need to become a data analyst Discover practical examples to help you grasp data processing concepts Walk through hierarchical indexing and grouping for data analysis Book Description Python, a multi-paradigm programming language, has become the language of choice for data scientists for visualization, data analysis, and machine learning. Hands-On Data Analysis with NumPy and Pandas starts by guiding you in setting up the right environment for data analysis with Python, along with helping you install the correct Python distribution. In addition to this, you will work with the Jupyter notebook and set up a database. Once you have covered Jupyter, you will dig deep into Python’s NumPy package, a powerful extension with advanced mathematical functions. You will then move on to creating NumPy arrays and employing different array methods and functions. You will explore Python’s pandas extension which will help you get to grips with data mining and learn to subset your data. Last but not the least you will grasp how to manage your datasets by sorting and ranking them. By the end of this book, you will have learned to index and group your data for sophisticated data analysis and manipulation. What you will learn Understand how to install and manage Anaconda Read, sort, and map data using NumPy and pandas Find out how to create and slice data arrays using NumPy Discover how to subset your DataFrames using pandas Handle missing data in a pandas DataFrame Explore hierarchical indexing and plotting with pandas Who this book is for Hands-On Data Analysis with NumPy and Pandas is for you if you are a Python developer and want to take your first steps into the world of data analysis. No previous experience of data analysis is required to enjoy this book.
