Review: "Pandas Python: Data Wrangling para Ciência de Dados"
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Eu recomendo altamente o livro "Pandas Python: Data Wrangling para Ciência de Dados" de Eduardo Correa. O livro é um guia detalhado sobre como usar o Pandas, uma biblioteca de software Python para manipulação de dados, análise e visualização. O conteúdo é escrito de forma clara e acessível, com muitos exemplos práticos para ajudar o leitor a entender os conceitos.
A abordagem adotada pelo livro é muito útil para aqueles que estão começando ou entendendo o Pandas. Ele aborda os principais recursos e funcionalidades do Pandas e explica como usá-los com exemplos práticos. Também explica muitos conceitos avançados, como índices, agrupamentos, seleção, filtros e muito mais.
O livro também explica como usar o Pandas para trabalhar com arquivos de dados, como CSV, Excel e outros. Ele dá detalhes sobre como ler os dados de cada tipo de arquivo e como escrever dados para cada formato. Isso ajuda muito a poupar tempo ao trabalhar com fontes de dados diferentes.
O livro também ensina sobre como usar o Pandas para explorar dados, limpar dados, manipular dados e criar visualizações. Ele inclui vários exemplos para ajudar o leitor a compreender os conceitos e aplicá-los no seu próprio trabalho.
Em resumo, este é um excelente livro para qualquer pessoa interessada em usar o Pandas para manipular dados e realizar análises e visualizações. É bem escrito, abrangente e inclui muitos exemplos práticos. Com certeza ajudará muitos a entender melhor o Pandas e a aplicá-lo na sua análise de dados.
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Neste livro, Eduardo Corrêa aborda a pandas sob uma perspectiva profissional, explicando como utilizá-la para resolver problemas práticos e, muitas vezes, difíceis de Data Wrangling. Você aprenderá a teoria com um projeto prático, que envolve o uso da pandas como ferramenta para viabilizar a execução das atividades de seleção, estudo, limpeza e transformação de uma base de dados real. O projeto mostrará o passo a passo para realizar o pré-processamento desta base de dados, que será então utilizada como fonte para a criação de um modelo de Machine Learning, mais especificamente, um modelo de classificação de dados.
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