Manipulación de datos con pandas
Aprende a importar y limpiar datos, calcular estadísticas y crear visualizaciones con pandas.
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Descripción del curso
Descubre la manipulación de datos con pandas
Con este curso, aprenderás por qué pandas es la biblioteca de Python más popular del mundo, utilizada para todo, desde la manipulación de datos hasta el análisis de datos. Explorarás cómo manipular los DataFrames, mientras extraes, filtras y transformas conjuntos de datos del mundo real para su análisis.Con pandas, explorarás todos los conceptos básicos de la ciencia de datos. Utilizando datos del mundo real, como cifras de ventas de Walmart y series temporales de temperatura global, aprenderás a importar, limpiar, calcular estadísticas y crear visualizaciones, utilizando pandas para aumentar la potencia de Python.
Trabaja con pandas Data para explorar los conceptos básicos de la ciencia de datos
Empezarás dominando los conceptos básicos de pandas, incluyendo cómo inspeccionar DataFrames y realizar algunas manipulaciones fundamentales. También aprenderás a agregar DataFrames, antes de pasar a rebanar e indexar.Terminarás el curso aprendiendo a visualizar el contenido de tus DataFrames, trabajando con un conjunto de datos que contiene las ventas semanales de aguacate de US.
Aprende a manipular marcos de datos
Al completar este curso sobre pandas, comprenderás cómo utilizar esta biblioteca de Python para la manipulación de datos. Conocerás los DataFrames y cómo utilizarlos, y podrás visualizar tus datos en Python.Empresas
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Manipulación de datos en Python
Ir a la pista- 1
Transformación de DataFrames
GratuitoDominemos los fundamentos de pandas. Aprende a inspeccionar los DataFrames y a realizar manipulaciones fundamentales, como ordenar filas, hacer subconjuntos y añadir nuevas columnas.
Presentación de los DataFrames50 xpInspeccionar un DataFrame100 xpPartes de un DataFrame100 xpClasificación y subconjunto50 xpOrdenar filas100 xpSubconjunto de columnas100 xpSubconjunto de filas100 xpSubconjunto de filas por variables categóricas100 xpNuevas columnas50 xpAñadir nuevas columnas100 xp¡Combo-ataque!100 xp - 2
Agregar DataFrames
En este capítulo, calcularás estadísticas de resumen en columnas del DataFrame, y dominarás las estadísticas de resumen agrupadas y las tablas dinámicas.
Síntesis estadística50 xpMedia y mediana100 xpResumir fechas100 xpResúmenes eficaces100 xpEstadísticas acumuladas100 xpRecuento50 xpEliminar duplicados100 xpContar variables categóricas100 xpEstadísticas resumidas agrupadas50 xp¿Qué porcentaje de ventas se produjo en cada tipo de tienda?100 xpCálculos con .groupby()100 xpMúltiples resúmenes agrupados100 xpTablas dinámicas50 xpPivotar sobre una variable100 xpRellena los valores que faltan y suma valores con tablas dinámicas100 xp - 3
Segmentar e indexar DataFrames
Los índices son nombres de filas y columnas sobrecargados. Aprende cómo pueden combinarse con la segmentación para obtener un potente subconjunto del DataFrame.
Índices explícitos50 xpEstablecer y eliminar índices100 xpSubconjunto con .loc[]100 xpEstablecer índices multinivel100 xpOrdenar por valores índice100 xpSegmentar y subconjuntar con .loc e .iloc50 xpValores del índice de segmentación100 xpSegmentar en ambas direcciones100 xpCortar series temporales100 xpSubconjunto por número de fila/columna100 xpTrabajar con tablas dinámicas50 xpTemperatura pivotante por ciudad y año100 xpSubconjunto de tablas dinámicas100 xpCalcular en una tabla dinámica100 xp - 4
Crear y visualizar DataFrames
Aprende a visualizar el contenido de tus DataFrames, a tratar los valores de datos que faltan y a importar y exportar datos a archivos CSV.
Visualizar tus datos50 xp¿Qué tamaño de aguacate es el más popular?100 xpCambios en las ventas a lo largo del tiempo100 xpOferta y demanda de aguacate100 xpPrecio de los aguacates convencionales frente a los ecológicos100 xpValores ausentes50 xpEncontrar valores ausentes100 xpEliminar valores ausentes100 xpSustitución de valores ausentes100 xpCrear DataFrames50 xpLista de diccionarios100 xpDiccionario de listas100 xpLeer y escribir CSVs50 xpCSV a DataFrame100 xpDataFrame a CSV100 xpResumen50 xp
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