![[Reseña] Python para análisis de datos (Wes McKinney) Resumida.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2459830/c1a-085k3-jpxk722rtjgk-cv26rb.jpg)
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Python para análisis de datos (Wes McKinney)
- Amazon Español Store: https://www.amazon.es/dp/8441546835?tag=9natreespain-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Python-para-an%C3%A1lisis-de-datos-Wes-McKinney.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/aprende-a-programar-en-python-para-principiantes/id1781415710?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Python+para+an+lisis+de+datos+Wes+McKinney+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Lee más: https://spanish.9natree.com/read/8441546835/
#pandasDataFrame #limpiezadedatos #cálculovectorizadoconNumPy #agrupaciónyreestructuración #seriestemporalesenpandas #Pythonparaanlisisdedatos
Python para análisis de datos, de Wes McKinney, es un manual técnico orientado al uso de Python en tareas prácticas de análisis, preparación y exploración de datos. La obra es especialmente relevante porque su autor es el creador de pandas, una de las bibliotecas centrales del ecosistema científico de Python. El libro no se presenta como una introducción general a la programación ni como un tratado estadístico avanzado, sino como una guía aplicada para convertir datos reales en estructuras manipulables, analizarlos con eficiencia y obtener resultados reproducibles. Su enfoque combina fundamentos del lenguaje Python, uso de NumPy, trabajo intensivo con pandas, lectura y escritura de archivos, limpieza de datos, agregaciones, series temporales y visualización básica. En el contexto de la literatura técnica sobre ciencia de datos, destaca por concentrarse en el trabajo previo al modelado: importar, ordenar, transformar y comprender conjuntos de datos antes de aplicar técnicas analíticas más especializadas.
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Python para análisis de datos, de Wes McKinney, es un manual técnico orientado al uso de Python en tareas prácticas de análisis, preparación y exploración de datos. La obra es especialmente relevante porque su autor es el creador de pandas, una de las bibliotecas centrales del ecosistema científico de Python. El libro no se presenta como una introducción general a la programación ni como un tratado estadístico avanzado, sino como una guía aplicada para convertir datos reales en estructuras manipulables, analizarlos con eficiencia y obtener resultados reproducibles. Su enfoque combina fundamentos del lenguaje Python, uso de NumPy, trabajo intensivo con pandas, lectura y escritura de archivos, limpieza de datos, agregaciones, series temporales y visualización básica. En el contexto de la literatura técnica sobre ciencia de datos, destaca por concentrarse en el trabajo previo al modelado: importar, ordenar, transformar y comprender conjuntos de datos antes de aplicar técnicas analíticas más especializadas.
