Obtenha instruções completas para manipular, processar, limpar e extrair informações de conjuntos de dados em Python. Atualizada para Python 3.6, este guia prático está repleto de casos de estudo práticos que mostram como resolver um amplo conjunto d e problemas de análise de dados de forma eficiente. Você conhecerá as versões mais recentes do pandas, da NumPy, do IPython e do Jupyter no processo. Escrito por Wes McKinney, criador do projeto Python pandas, este livro contém uma introdução prática e moderna às ferramentas de ciência de dados em Python. É ideal para analistas, para quem Python é uma novidade, e para programadores Python iniciantes nas áreas de ciência de dados e processamento científico. Os arquivos de dados e os materiais rel acionados ao livro estão disponíveis no GitHub. Utilize o shell IPython e o Jupyter Notebook para processamentos exploratórios conheça os recursos básicos e avançados da NumPy (Numerical Python) comece a trabalhar com ferramentas de análise de dado s da biblioteca pandas utilize ferramentas flexíveis para carregar, limpar, transformar, combinar e reformatar dados crie visualizações informativas com a matplotlib aplique o recurso groupby do pandas para processar e sintetizar conjuntos de dado s analise e manipule dados de séries temporais regulares e irregulares.