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InicioPythonUnir datos con pandas

Unir datos con pandas

Aprende a combinar datos de múltiples tablas uniendo datos con pandas.

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Descripción del curso

Ser capaz de combinar y trabajar con múltiples conjuntos de datos es una habilidad esencial para cualquier aspirante a Científico de Datos. pandas es una piedra angular crucial del ecosistema de ciencia de datos de Python, con Stack Overflow registrando 5 millones de visitas para preguntas sobre pandas. Aprende a manejar múltiples DataFrames combinándolos, organizándolos, uniéndolos y remodelándolos mediante pandas. Trabajarás con conjuntos de datos del Banco Mundial y de la ciudad de Chicago. Terminarás el curso con un sólido conjunto de habilidades para unir datos en pandas.
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Analista de datos con Python

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Científico de datos asociado en Python

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Manipulación de datos con Python

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  1. 1

    Conceptos básicos de la fusión de datos

    Gratuito

    Aprende a fusionar datos dispares mediante uniones internas. Combinando información de múltiples fuentes, descubrirás perspectivas convincentes que antes podían estar ocultas. También aprenderás cómo la relación entre esas fuentes, de uno a uno o de uno a muchos, puede afectar a tu resultado.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Unión interna
    50 xp
    ¿En qué columna fusionar?
    50 xp
    Tu primera unión interior
    100 xp
    Uniones internas y número de filas devueltas
    100 xp
    Relaciones de uno a muchos
    50 xp
    Clasificación de uno a muchos
    100 xp
    Fusión de uno a muchos
    100 xp
    Fusionar varios DataFrames
    50 xp
    Total de usuarios en un mes
    100 xp
    Fusión de tres mesas
    100 xp
    Fusión uno a muchos con varias tablas
    100 xp
  2. 3

    Fusión y concatenación avanzadas

    En este capítulo, aprovecharás potentes técnicas de filtrado, incluidas las semi-uniones y anti-uniones. También aprenderás a pegar DataFrames combinándolos verticalmente y a utilizar la función pandas.concat para crear nuevos conjuntos de datos. Por último, como los datos rara vez están limpios, también aprenderás a validar tus estructuras de datos recién combinadas.

    Reproducir Capítulo Ahora
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Colaboradores

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Amy Peterson
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Maggie Matsui
Aaren Stubberfield HeadshotAaren Stubberfield

Senior Data Scientist @ Microsoft

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