Bibliografía relacionada con la programación de Pandas para Python.
Python for Data Analysis, 2e por O’Reilly Media, Inc, USA. (En inglés).
«Obtenga instrucciones completas para manipular, procesar, limpiar y procesar conjuntos de datos en Python.
La segunda edición de esta guía práctica, actualizada para Python 3.6, está repleta de casos prácticos que le muestran cómo resolver un amplio conjunto de problemas de análisis de datos de manera efectiva.
Aprenderás las últimas versiones de pandas, NumPy, IPython y Jupyter en el proceso. Escrito por Wes McKinney, el creador del proyecto de los pandas de Python, este libro es una introducción práctica y moderna a las herramientas de ciencia de datos en Python.
Es ideal para los analistas nuevos en Python y para los programadores de Python nuevos en ciencia de datos y computación científica. Los archivos de datos y el material relacionado están disponibles en GitHub.
Use el shell de IPython y el cuaderno Jupyter para la computación exploratoria. Aprenda las funciones básicas y avanzadas en NumPy (Python numérico).
Comience con las herramientas de análisis de datos en la biblioteca de pandas. Utilice herramientas flexibles para cargar, limpiar, transformar, fusionar y remodelar datos. matplotlib.
Aplique las instalaciones de pandas groupby para cortar, cortar y resumir conjuntos de datos Analizar y manipular datos de series temporales regulares e irregulares Aprenda cómo resolver problemas de análisis de datos del mundo real con ejemplos detallados y completos.»
Pandas Cookbook por Packt Publishing. (En inglés).
«Pandas es uno de los paquetes de computación científica más poderosos, flexibles y eficientes de Python. Con este libro, explorará los datos en pandas a través de docenas de problemas de práctica con soluciones detalladas en portátiles iPython.
Este libro le proporcionará recetas limpias y claras, y soluciones que explican cómo manejar la manipulación de datos comunes y las tareas de computación científica con pandas.
Trabajará con diferentes tipos de conjuntos de datos, y realizará la manipulación de datos y la manipulación de datos de manera efectiva.
Explorarás el poder de los marcos de datos de pandas y descubrirás sobre el booleano y la indexación múltiple. Las tareas relacionadas con los cálculos estadísticos y de series de tiempo, y cómo implementarlas en aplicaciones financieras y científicas también se tratan en este libro.
Al final de este libro, tendrá todo el conocimiento que necesita para dominar pandas y realizar una computación científica rápida y precisa.
Lo que vas a aprender: Domina los fundamentos de los pandas para comenzar a explorar rápidamente cualquier conjunto de datos. Aísle cualquier subconjunto de datos seleccionando y consultando adecuadamente los datos
Divida los datos en grupos independientes antes de aplicar agregaciones y transformaciones a cada grupo.
Reestructure los datos de forma ordenada para facilitar el análisis y la visualización de los datos.
Prepare desordenados conjuntos de datos del mundo real para el aprendizaje automático.
Combine y combine datos de diferentes fuentes a través de operaciones de tipo pandas SQL.
Utilice la funcionalidad de series de tiempo sin precedentes pandas
Cree visualizaciones hermosas y perspicaces a través de los pandas, enganches directos a matplotlib y a marinos.
Sobre el Autor: Theodore Petrou es un científico de datos y fundador de Dunder Data, una empresa educativa profesional que se centra en el análisis exploratorio de datos.
También es el jefe de Houston Data Science, un grupo de reuniones con más de 2,000 miembros que tiene el objetivo principal de reunir a los entusiastas de la información local en la misma sala para practicar la ciencia de la información.
Antes de fundar Dunder Data, Ted era un científico de datos en Schlumberger, una gran empresa de servicios petroleros, donde pasó la mayor parte de su tiempo explorando datos.
Algunos de sus proyectos incluyeron el uso de análisis de sentimientos específicos para descubrir la causa raíz de la falla de una parte del texto del ingeniero, el desarrollo de aplicaciones personalizadas para el cliente / servidor y los servicios web en tiempo real para evitar la mala valoración de los artículos de ventas.
Ted recibió su maestría en estadística de la Rice University y usó sus habilidades analíticas para jugar al póker profesionalmente y enseñar matemáticas antes de convertirse en científico de datos.
Ted es un gran partidario del aprendizaje a través de la práctica y, a menudo, se puede encontrar respondiendo preguntas sobre pandas en Stack Overflow.
Tabla de contenido:
- Fundaciones Pandas.
- Operaciones esenciales de DataFrame.
- Análisis inicial de datos.
- Selección de subconjuntos de datos.
- Indexación booleana.
- Alineación del índice.
- Agrupación para la Agregación, Filtración y Transformación.
- Reestructuración de datos en forma ordenada.
- Uniendo múltiples objetos pandas.
- Series de tiempo.
- Visualización.»
Learning the Pandas Library: Python Tools for Data Munging, Analysis, and Visual por Createspace Independent Pub. (En inglés).
«Python es una de las 3 herramientas principales que utilizan los científicos de datos. Una de las herramientas en su arsenal es la biblioteca de Pandas.
Esta herramienta es popular porque le da mucha funcionalidad fuera de la caja. ¡Además, puedes usar todo el poder de Python para hacer las cosas más fáciles!
Learning the Pandas Library está diseñado para que los desarrolladores y los aspirantes a científicos de datos que están ansiosos por aprender Pandas a la velocidad rápidamente.
Comienza con los fundamentos de las estructuras de datos. Luego, cubre la funcionalidad esencial. Incluye muchos ejemplos, gráficos, ejemplos de código y diagramas de ejemplos del mundo real.
Índice de contenidos:
Instalación
Estructuras de datos
Serie CRUD
Indexación de series
Métodos en serie
Series Plotting
Ejemplos de series
Métodos de DataFrame
Estadísticas de DataFrame
Agrupación, pivotaje y remodelación
Tratar con los datos que faltan
Uniendo DataFrames
Ejemplos de DataFrame
Revisiones preliminares
Esta es una excelente introducción que se beneficia de una escritura clara y ejemplos simples. La documentación de los pandas en sí es grande y, a veces, supone demasiado conocimiento, en mi opinión. Learning the Pandas Library cierra esta brecha para usuarios nuevos e incluso para aquellos con alguna experiencia de pandas como yo.
- Garry C.: He terminado de leer Learning the Pandas Library y me gustó … consejos muy útiles y útiles incluso para las personas que usan pandas regularmente.»
Data Analytics With Python: Data Analytics In Python Using Pandas (English Edition). Tienda Kindle. (En inglés).
«Analítica de datos con Python: Los datos son la base de esta era digital en la que vivimos. Con este libro, aprenderá cómo organizar y analizar los datos y cómo interpretar vastas fuentes de información.
Este libro cubre diversos temas sobre análisis de datos, como aplicaciones de análisis de datos, proceso de análisis de datos, uso de Python para análisis de datos, bibliotecas de Python para análisis de datos y muchos otros que lo ayudarán a iniciar su viaje de análisis de datos desde el principio.
En este libro, aprenderá a usar Python sus herramientas para interpretar los datos y examinar las tendencias e información de datos interesantes, que son importantes para predecir el futuro.
Si está tratando con algunos datos médicos, datos de ventas, datos de páginas web, puede usar Python para interpretar los datos, analizarlos y obtener esta información valiosa.También puede utilizar estos datos para crear modelos de análisis de datos y predicciones.
Aquí hay una breve vista previa de lo que aprenderá en este libro …
- Aplicaciones de análisis de datos.
- Proceso de analítica de datos.
- Cómo instalar y ejecutar Python.
- Estructuras de datos Python y bibliotecas Python.
- Construcción condicional Python e iteración.
- Exploración de datos utilizando Pandas.
- Series de pandas y marcos de datos.
- Análisis de munging y distribución de datos.
- Realización de operaciones binarias.
- Manipulación de datos y análisis de variables categóricas.
- Cómo construir un modelo predictivo.
- Y por supuesto mucho, mucho más!
¡Obtenga este libro AHORA y aprenda más sobre Data Analytics con Python!»
Hands-On Data Analysis with Pandas: Analyze data efficiently for carrying out scientific computing, time series analysis and data visualization using Python por Packt Publishing Limited. (En inglés).
«Familiarícese con pandas: una biblioteca de Python versátil y de alto rendimiento para la manipulación, el análisis y el descubrimiento de datos Acerca de este libro * Realice tareas eficientes de análisis y manipulación de datos utilizando pandas * Aplique pandas a diferentes dominios del mundo real usando paso a paso demostraciones *
Póngase cómodo utilizando pandas y Python como una herramienta eficaz de exploración y análisis de datos. Este libro es para principiantes, analistas de datos, profesionales de la ciencia de datos y desarrolladores de Python que deseen explorar cada fase del análisis de datos y la computación científica utilizando Amplia gama de conjuntos de datos.
Si usted es un científico de datos que está buscando implementar las ofertas de pandas en el aprendizaje automático, también encontrará útil este libro. Cubrirás varios dominios que muestran el poder de los pandas.
El conocimiento práctico del lenguaje de programación Python será beneficioso. Lo que aprenderá * Comprenda cómo piensan los analistas de datos y los científicos acerca de la recopilación y la comprensión de datos * Realice análisis de datos y la organización de datos en Python *
Combine, agrupe y agregue datos de múltiples fuentes * Cree visualizaciones de datos con pandas y matplotlib * Aprenda a aplicar algoritmos de aprendizaje automático para hacer predicciones y buscar patrones. * Usa las bibliotecas de Python Data Science para analizar conjuntos de datos del mundo real. * Utilice pandas para resolver varios problemas comunes de representación y análisis de datos.
El análisis detallado de datos se ha convertido en una habilidad necesaria en una variedad de posiciones donde saber cómo trabajar con datos y extraer información puede generar un gran valor para las empresas.
Este libro le mostrará cómo analizar sus datos y comenzar con el aprendizaje automático en Python utilizando la potente biblioteca de pandas. Ampliaremos las ofertas de pandas con otras bibliotecas de Python como matplotlib, NumPy y scikit-learn para realizar cada fase y operación de las tareas de análisis de datos.
Aprenderá a manejar los datos, cómo manipularlos, limpiarlos, visualizarlos, encontrar patrones y hacer predicciones basadas en datos pasados utilizando ejemplos del mundo real.
Aprenderá a realizar análisis de datos y luego llevará nuestros análisis un paso más allá a medida que exploramos algunas aplicaciones de detección de anomalías, regresión, agrupación y clasificación.
Hacia el final del libro, podrá usar pandas para garantizar la veracidad de sus datos, visualizarlos para una toma de decisiones efectiva y reproducir análisis de manera confiable en múltiples conjuntos de datos.»
💡 Sugerencia: No dejes de visitar cómo Aprender a programar gratis en Python.
📌 No olvides: Seguimos completando este tutorial de programación con Pandas para Python. Tus aportaciones y comentarios nos ayudarán a mejorarlo.
