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- EditorialO'Reilly Media
- Año de publicación2022
- ISBN 10 109810403X
- ISBN 13 9781098104030
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de edición3
- Número de páginas579
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Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter
Publicado por
O'Reilly Media (edition 3), 2022
ISBN 10: 109810403X
ISBN 13: 9781098104030
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Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter
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O'Reilly Media, 2022
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Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter
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Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter
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O'Reilly Media, 2022
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Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter
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O'Reilly Media, 2022
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Python for Data Analysis 3e Da
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O'Reilly Media, 2022
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Python for Data Analysis 3e Da
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Python for Data Analysis 3e Da
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Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter
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O'Reilly Media, 2022
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Python for Data Analysis 3e: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter (3rd edition)
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O'Reilly Media, 2022
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Soft cover. Condición: Fine. Estado de la sobrecubierta: Fine. 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. Nº de ref. del artículo: 000032
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