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Obtenha instruções completas para manipular, processar, limpar e extrair informações de conjuntos de dados em Python. Atualizada para Python 3.6, este guia prático está repleto de casos de estudo práticos que mostram como resolver um amplo conjunto de problemas de análise de dados de forma eficiente. Você conhecerá as versões mais recentes do pandas, da NumPy, do IPython e do Jupyter no processo. Escrito por Wes McKinney, criador do projeto Python pandas, este livro contém uma introdução prática e moderna às ferramentas de ciência de dados em Python. É ideal para analistas, para quem Python é uma novidade, e para programadores Python iniciantes nas áreas de ciência de dados e processamento científico. Os arquivos de dados e os materiais relacionados ao livro estão disponíveis no GitHub. • utilize o shell IPython e o Jupyter Notebook para processamentos exploratórios; • conheça os recursos básicos e avançados da NumPy (Numerical Python); • comece a trabalhar com ferramentas de análise de dados da biblioteca pandas; • utilize ferramentas flexíveis para carregar, limpar, transformar, combinar e reformatar dados; • crie visualizações informativas com a matplotlib; • aplique o recurso groupby do pandas para processar e sintetizar 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.


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