Introducción a la importación de datos en Python
Aprende a importar datos en Python desde varias fuentes, como Excel, SQL, SAS y directamente desde la web.
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Descripción del curso
Como científico de datos, tendrás que limpiar datos, manipularlos y mezclarlos, visualizarlos, crear modelos predictivos e interpretarlos. Pero antes tendrás que saber cómo introducir datos en Python. En este curso, aprenderás las muchas formas de importar datos a Python: desde archivos planos como .txt y .csv; desde archivos nativos de otro software como hojas de cálculo Excel, archivos Stata, SAS y MATLAB; y desde bases de datos relacionales como SQLite y PostgreSQL.
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Importar y limpiar datos en Python
Ir a la pista- 1
Introducción y ficheros planos
GratuitoEn este capítulo aprenderás a importar datos a Python desde todo tipo de archivos planos, que son una forma sencilla y frecuente de almacenamiento de datos. Ya has aprendido a utilizar NumPy y pandas: aprenderás a utilizar estos paquetes para importar archivos planos y personalizar tus importaciones.
¡Bienvenido al curso!50 xpImportar archivos de texto completos100 xpImportar archivos de texto línea por línea100 xpLa importancia de los archivos planos en la ciencia de datos50 xpPregunta sorpresa: ¿qué son exactamente los archivos planos?50 xpPor qué nos gustan los archivos planos y el Zen de Python50 xpImportar archivos planos con NumPy50 xpUtilizar NumPy para importar archivos planos100 xpPersonaliza tu importación de NumPy100 xpImportar diferentes tipos de datos100 xpImportar archivos planos con pandas50 xpUtilizar pandas para importar archivos planos como DataFrames (1)100 xpUtilizar pandas para importar archivos planos como DataFrames (2)100 xpPersonaliza tu importación de pandas100 xpReflexiones finales sobre la importación de datos50 xp - 2
Importar datos de otros tipos de archivos
Has aprendido a importar archivos planos, pero hay muchos otros tipos de archivos con los que potencialmente tendrás que trabajar como científico de datos. En este capítulo aprenderás a importar datos a Python desde una amplia gama de tipos de archivo importantes. Entre ellos se encuentran los archivos encurtidos, las hojas de cálculo Excel, los archivos SAS y Stata, los archivos HDF5, un tipo de archivo para almacenar grandes cantidades de datos numéricos, y los archivos MATLAB.
Introducción a otros tipos de archivos50 xpYa no es tan plano50 xpCargar un archivo decapado100 xpListar hojas en archivos Excel100 xpImportar hojas desde archivos Excel100 xpPersonalizar la importación de hojas de cálculo100 xpImportar archivos SAS/Stata utilizando pandas50 xpCómo importar SAS7BDAT50 xpImportar archivos SAS100 xpUtilizar read_stata para importar archivos de Stata50 xpImportar archivos de Stata100 xpImportar archivos de HDF550 xpUtilizar Archivo para importar archivos de HDF550 xpUtilizar h5py para importar archivos de HDF5100 xpExtraer datos de tu archivo HDF5100 xpImportar archivos MATLAB50 xpCarga de archivos .mat100 xpLa estructura de .mat en Python100 xp - 3
Trabajar con bases de datos relacionales en Python
En este capítulo, aprenderás a extraer datos significativos de bases de datos relacionales, una habilidad esencial para cualquier científico de datos. Aprenderás sobre modelos relacionales, a crear consultas SQL, a filtrar y ordenar tus registros SQL y a realizar consultas avanzadas uniendo tablas de bases de datos.
Introducción a las bases de datos relacionales50 xpPrueba sorpresa: El modelo relacional50 xpCrear un motor de base de datos en Python50 xpCrear un motor de base de datos100 xp¿Cuáles son las tablas de la base de datos?100 xpConsulta de bases de datos relacionales en Python50 xpEl Hola Mundo de SQL ¡Consultas!100 xpPersonaliza el Hola Mundo de las consultas SQL100 xpFiltrar los registros de tu base de datos utilizando SQL's WHERE100 xpPide tus registros en SQL con ORDER BY100 xpConsulta de bases de datos relacionales directamente con pandas50 xpPandas y el Hola Mundo de SQL ¡Consultas!100 xpPandas para consultas más complejas100 xpConsultas avanzadas: explotar las relaciones entre tablas50 xpEl poder de SQL reside en las relaciones entre tablas: INNER JOIN100 xpFiltrar tu INNER JOIN100 xpReflexiones finales50 xp
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Chinook (SQLite)LIGO (HDF5)Battledeath (XLSX)Extent of infectious diseases (DTA)Gene expressions (MATLAB)MNISTSales (SAS7BDAT)SeaslugsTitaniccolaboradores
requisitos previos
Intermediate Python
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