| 000 | 01663nam a2200277 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 999 |
_c111459 _d111459 |
||
| 001 | 111459 | ||
| 003 | DR-UNIBE | ||
| 005 | 20230905152812.0 | ||
| 008 | 230824b2022 sp ||||| |||| 00| 0 spa d | ||
| 020 | _a9788441546837 | ||
| 040 |
_aBIBLIOTECA UNIBE _cBIBLIOTECA UNIBE _bspa _erda |
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| 041 |
_aspa _heng |
||
| 082 | _a005.133 M158p 2023 | ||
| 100 | 1 |
_aMckinney, Wes _eautor _9158195 |
|
| 245 | 1 | 0 |
_aPython para analisis de datos : _bmanipulación de datos con Pandas, NyumPy y Jupyter / _cWes Mckinney |
| 250 | _aTercera edición | ||
| 260 |
_aMadrid : _bAnaya Multimedia, _c2023 |
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| 300 | _a520 páginas | ||
| 505 | _a1. Preliminares | 2. Fundamentos del lenguaje Python, IPython y Jupyter Notebooks | 3. Estructuras de datos integrados, funciones y archivos | 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 datos | 8. Disputa de datos: unión, combinación y remodelación | 9. Gráficos y visualización | 10. Agregación de datos y operaciones con grupos | 11. Series de temporales | 12. Introducción a las librerías de creación de modelo de Python | 13. Ejemplos de análisis de datos | A. NumPy avanzado | B. Más sobre el sistema Python | | ||
| 650 | 7 |
_2lemb _aPython (Lenguaje de programación de computadores) _9158725 |
|
| 650 | 7 |
_2lemb _aEstructura de datos (Computadores) _940913 |
|
| 650 | 7 |
_2lemb _aProcesamiento electrónico de datos _9158726 |
|
| 700 | 1 |
_aAranda González, Virginia _etraductor _9158196 |
|
| 700 | 1 |
_aSeñarís, Lidia _erevisor _9158197 |
|
| 942 |
_2ddc _cBK |
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