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Pandas for Everyone: Python Data Analysis (Addison-Wesley Data & Analytics Series)
GTQ 408
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Pandas for Everyone brings together practical knowledge and insight for solving real problems with Pandas, even if you’re new to Python data analysis
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PCI DSS Compliance
ISO 27001 Certified
Detalles de producto
- An example-rich introduction to Pandas data analysis in Python
- Allows automation of data analysis tasks regardless of size or complexity
- Covers data cleaning, manipulation, reshaping, and filtering
- Provides guidance on fitting models, clustering, and exploration
- Includes tips on performance, scalability, and using other Python data analysis tools
- Updated second edition available with code and library updates to Python 3.9
| Publisher | Addison-Wesley Professional |
| Publication date | December 26, 2017 |
| Edition | 1st |
| Language | English |
| Print length | 416 pages |
| ISBN-10 | 0134546938 |
| ISBN-13 | 978-0134546933 |
| Item Weight | 1.5 pounds (680 grams) |
| Dimensions | 7.01 x 0.93 x 9.13 inches (17.8 x 2.4 x 23.2 cm) |
| Part of series | Addison-Wesley Data & Analytics |
DESCRIPCIÓN DEL PRODUCTO
Pandas for Everyone: Python Data Analysis (Addison-Wesley Data & Analytics Series)
Preguntas y respuestas de los clientes
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Pregunta:
¿Cómo comprar Pandas for Everyone: Python Data Analysis en línea desde Ubuy?
Respuesta: Es fácil comprar Pandas for Everyone: Python Data Analysis en línea desde Ubuy.. Solo tiene que buscar el producto, elegir su método de envío al pagar y recibirlo en su ubicación. -
Pregunta:
¿Está Pandas for Everyone: Python Data Analysis disponible para comprar en línea en Guatemala?
Respuesta: Sí, en Ubuy Guatemala, este producto está disponible para que lo compre a un precio razonable.. El Pandas for Everyone: Python Data Analysis no está disponible localmente, pero puede confiar en nosotros con nuestros servicios de envío exprés. -
Pregunta:
¿Cuánto tiempo se tarda en obtener el producto después de realizar el pedido?
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Data Mining Editorial Review
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GTQ 408
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características y beneficios
- Learn how to use the open source Pandas library for Python data analysis
- Solve real-world problems incrementally with practical examples
- Clean and transform datasets for effective decision-making
- Fit models for prediction, inference, and exploration
- Improve performance and scalability with advanced techniques
- Compare and select the best models for your data
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