Data Structures for Statistical Computing in Python

Wes McKinney · Proceedings of the Python in Science Conferences · 2010

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Autor / responsable

Wes McKinney

Editorial

Proceedings of the Python in Science Conferences

Año

2010

Idioma

en

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In this paper we are concerned with the practical issues of working with data sets common to finance, statistics, and other related fields. pandas is a new library which aims to facilitate working with these data sets and to provide a set of fundamental building blocks for implementing statistical models. We will discuss specific design issues encountered in the course of developing pandas with relevant examples and some comparisons with the R language. We conclude by discussing possible future directions for statistical computing and data analysis using Python.

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McKinney, W. (2010). Data Structures for Statistical Computing in Python. https://doi.org/10.25080/majora-92bf1922-00a

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McKinney, Wes. "Data Structures for Statistical Computing in Python." 2010. https://doi.org/10.25080/majora-92bf1922-00a.

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McKinney, Wes. 2010. "Data Structures for Statistical Computing in Python.". https://doi.org/10.25080/majora-92bf1922-00a.

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McKinney, W. 2010, Data Structures for Statistical Computing in Python, Proceedings of the Python in Science Conferences, available at: https://doi.org/10.25080/majora-92bf1922-00a [Accessed 22 Jun. 2026].

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Título: Data Structures for Statistical Computing in Python

Autor / colaboradores: Wes McKinney

Editorial: Proceedings of the Python in Science Conferences

Año de publicación: 2010

Idioma: en

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