Atualmente os analistas devem lidar com dados caracterizados por variedade e volume extraordinários, e com muita rapidez. Utilizando a biblioteca Pandas, é possível usar Python para automatizar e executar tarefas de análise de dados de maneira rápida, não importa quão volumosos ou complexos sejam esses dados. O Pandas pode ajudar a garantir a veracidade de seus dados, visualizá-los para uma tomada de decisão eficaz e reproduzir análises em vários conjuntos de dados de modo confiável.
Análise de dados com Python e Pandas reúne conhecimentos práticos e insights para solucionar problemas reais com o Pandas, mesmo que a análise de dados com Python seja novidade para você. Daniel Y. Chen apresenta conceitos essenciais por meio de exemplos simples e práticos, expandindo-os de modo incremental para resolver problemas mais difíceis do mundo real.
Chen oferece um ponto de partida rápido para o Pandas por meio de um conjunto de dados realista, além de abordar a combinação de conjuntos de dados, o tratamento de dados ausentes e a estruturação de conjuntos de dados com o intuito de facilitar a análise e a visualização. Além disso, mostra técnicas eficazes de limpeza de dados que variam da manipulação básica de strings à aplicação simultânea de funções nos dataframes.