Python for data analysis : (Record no. 77453)

000 -CABECERA
Longitud fija campo de control 03402aam a2200301 i 4500
003 - IDENTIFICADOR DELl NÚMERO DE CONTROL
Identificador del número de control CO-UCACDB
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
Fecha y hora de la última transacción 20190301112500.0
008 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA
Códigos de información de longitud fija 190301b2018 xxua|||fr|||| 001 0 eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL NORMALIZADO PARA LIBROS
Número Internacional Normalizado para Libros (ISBN) 9781491957660
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
CO-UCAC CO-UCAC
Lengua de catalogación eng
CO-UCAC CO-UCAC
041 0# - CÓDIGO DE LENGUA
Código de lengua del texto-banda sonora o título independiente eng
082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY
Número de edición DEWEY 22
Número de clasificación Decimal 005.133
Cutter M111
Año 2018
100 1# - PUNTO DE ACCESO PRINCIPAL-NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona <a href="McKinney, Wes">McKinney, Wes</a>
9 (RLIN) 22990
245 10 - TÍTULO PROPIAMENTE DICHO
Título Python for data analysis :
Resto del título data wrangling with pandas, numPy, and IPython /
Mención de responsabilidad, etc. Wes McKinney
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición Second edition
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN , DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Lugar de producción, publicación, distribución, fabricación Boston :
Nombre del productor, editor, distribuidor, fabricante O'Reilly,
Fecha de de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2018
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 524 páginas ;
Dimensiones 18 x 23 cm.
Tipo de unidad 1 ejemplares
505 ## - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato 1. Preliminaries. 2. Python language Basics, IPyton, and Juputer Notebooks. 3. Built-in data structures, functions, and files. 4. NumPy Basics: Arrays and vectorized computation. 5. Getting started with pandas. 6. Data loading, storage, and file formats. 7. Data cleaning and preparation. 8. Data Wrangling: Join, combine, and Reshape. 9. Plotting and visualization. 10 Data aggregation and group operations. 11. Time series. 12. Advance pandas. 13. Introduction to modeling libraries Python. 14. Data analysis examples. A. Advanced NumPy. B. More on the Python system. Index.
505 ## - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato 1. Preliminares. 2. Fundamentos del lenguaje Python, IPyton y Juputer Notebooks. 3. Estructuras de datos, funciones y archivos incorporados. 4. Nociones básicas: Arrays y computación vectorizada. 5. Empezando con los pandas. 6. Carga de datos, almacenamiento y formatos de archivo. 7. Limpieza y preparación de datos. 8. Gestión de datos: unir, combinar y remodelar. 9. Plotting y visualización. 10 Agregación de datos y operaciones grupales. 11. Series de tiempo. 12. Avances de los pandas. 13. Introducción a las bibliotecas de modelado de Python. 14. Ejemplos de análisis de datos. A. NumPy avanzado. B. Más sobre el sistema Python. Índice.
506 ## - NOTA DE RESTRICCIONES AL ACCESO
Programa Académico Sistemas
520 3# - NOTA DE SUMARIO
Fuente del término (R ) Get complete instructions for manipulating, processing, cleaning, and crunching datasets in Python. Updated for Python 3.6, the second edition of this hands-on guide is packed with practical case studies that show you how to solve a broad set of data analysis problems effectively. You’ll learn the latest versions of pandas, NumPy, IPython, and Jupyter in the process.
520 3# - NOTA DE SUMARIO
Fuente del término (R ) Written by Wes McKinney, the creator of the Python pandas project, this book is a practical, modern introduction to data science tools in Python. It’s ideal for analysts new to Python and for Python programmers new to data science and scientific computing. Data files and related material are available on GitHub.
520 3# - NOTA DE SUMARIO
Fuente del término (R ) • Use the IPython shell and Jupyter notebook for exploratory computing<br/>• Learn basic and advanced features in NumPy (Numerical Python)<br/>• Get started with data analysis tools in the pandas library<br/>• Use flexible tools to load, clean, transform, merge, and reshape data<br/>• Create informative visualizations with matplotlib<br/>• Apply the pandas groupby facility to slice, dice, and summarize datasets<br/>• Analyze and manipulate regular and irregular time series data<br/>• Learn how to solve real-world data analysis problems with thorough, detailed examples.<br/>
650 07 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término Armarc
Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial PYTHON (LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN DE COMPUTADORES)
9 (RLIN) 22938
650 07 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término Armarc
Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial ESTRUCTURA DE DATOS (COMPUTADORES)
9 (RLIN) 6012
650 07 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término Armarc
Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial PROCESAMIENTO ELECTRÓNICO DE DATOS
9 (RLIN) 2544
942 ## - ENTRADA DE ELEMENTOS AGREGADOS (KOHA)
Fuente de clasificaión o esquema
Koha [por defecto] tipo de item Libro - General
Holdings
Disponibilidad Mostrar en OPAC Fuente de clasificación o esquema Programa Académico Tipo de Descarte Restricciones de uso Estado Colección Asociada Localización permanente Localización actual Localización en estanterías Fecha adquisición Proveedor Forma de Adq Precio normal de compra Centro de Costo Signatura completa Código de barras Fecha última consulta Ejemplar Propiedades de Préstamo KOHA
Disponible Presente (Mostrar)   Sistemas No descartado Acceso Libre Préstamo Normal Colección General Biblioteca UCATOLICA Biblioteca UCATOLICA Carrera 13 2018-12-12 Publiciencia Compra 171511.00 0675-Sist.Sist.informát. 005.133/M111/2018 61098 2019-02-05 Ej. 1 Libro - General
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