000 -CABECERA |
Longitud fija campo de control |
03394aam 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 |
20230801214735.0 |
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 |
9 (RLIN) |
22990 |
Nombre de persona |
<a href="McKinney, Wes">McKinney, Wes</a> |
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 |