| 000 | 01417nam a2200313 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 003 | EC-UNACH | ||
| 005 | 20240603092633.0 | ||
| 006 | s||||gr|||| 00| 00 | ||
| 008 | 150116t9999 mx r gr 000 0 spa d | ||
| 020 | _a978-84-415-4683-7 | ||
| 040 |
_aEC-UNACH _cEC-UNACH |
||
| 041 | _aEspañol | ||
| 082 | 0 | 4 |
_223 _a005.1 _bL017062 |
| 100 | _aMckinney, Wes | ||
| 245 |
_aPython para análisis de datos _bManipulación de datos con pandas, NumPy y Jupyter |
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| 250 | _aTercera Edición | ||
| 264 |
_aMadrid - España _bEdiciones Anaya Multimedia _c2023 |
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| 300 |
_a520 páginas _bFiguras _c22 x 17 centímetros |
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| 501 | _aIncluye Índice de contenidos, índice de alfabético | ||
| 505 | _a1. Preliminares -- 2. Fundamentos del lemguaje Python, IPython y Jupyter Notebooks -- 3. Estructuras de datos integrados, funciones y archivo -- 4. Fundamentos de NumPy: arrays y computación vectorizada 5. Empezar a trabajar con pandas -- 6. Carga de datos, almacenamiento y formatos de archivo -- 7. Limpieza y preparación de los datos -- 8. Disputa de datos: Unión, combinación y remodelación -- 9. Gráficos y visualización | ||
| 650 | _aSEMÁNTICA DEL LENGUAJE | ||
| 650 | _aMÉTODOS MATEMÁTICOS | ||
| 650 | _aDATOS JSON | ||
| 650 | _aSERIES TEMPORALES | ||
| 942 |
_2ddc _c1 |
||
| 999 | _c13141 | ||