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Python para Análise de Dados - 3ª edição: Tratamento de Dados com pandas, NumPy & Jupyter (Portuguese Edition)

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Management number 231708104 Release Date 2026/06/18 List Price US$9.61 Model Number 231708104
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Adquira o manual definitivo para manipulação, processamento, limpeza e extração de informações de conjuntos de dados em Python. Atualizada para Python 3.10 e pandas 1.4, a terceira edição deste guia dinâmico vem com estudos de casos práticos que mostram como resolver um amplo conjunto de problemas de análise de dados de maneira eficaz. Durante o processo, você conhecerá as últimas versões do pandas, NumPy e Jupyter. Escrito por Wes McKinney, o criador do projeto pandas, este livro é uma introdução prática e moderna às ferramentas de ciência de dados em Python. Ele é ideal para analistas iniciantes em Python e para programadores Python iniciantes em ciência de dados e computação científica. Arquivos de dados e materiais relacionados estão disponíveis no GitHub. • Use o Jupyter Notebook e o shell IPython para computação exploratória. • Aprenda recursos básicos e avançados do NumPy. • Comece a usar as ferramentas de análise de dados da biblioteca pandas. • Use ferramentas flexíveis para carregar, limpar, transformar, mesclar e reformatar dados. • Crie visualizações informativas com o matplotlib. • Aplique o recurso groupBy do pandas para detalhar e resumir conjuntos de dados. • Analise e manipule dados de séries temporais regulares e irregulares. • Aprenda a resolver problemas de análise de dados do mundo real com exemplos completos e detalhados. "Com esta nova edição, Wes atualizou seu livro para assegurar que ele permaneça sendo o recurso preferencial para tudo o que estiver relacionado à análise de dados com Python e pandas. É um livro altamente recomendável." —Paul Barry Palestrante e autor do livro Use a cabeça! Python Read more

ASIN B0BYQ916JY
ISBN13 978-8575228425
Edition 3rd
Language Portuguese
File size 4.5 MB
Page Flip Enabled
Publisher Novatec Editora
Word Wise Not Enabled
Print length 784 pages
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Screen Reader Supported
Publication date March 17, 2023
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