Dominemos 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 DataFrames

Inspeccionar un DataFrame

Partes de un DataFrame

Clasificación y subconjunto

Ordenar filas

Subconjunto de columnas

Subconjunto de filas

Subconjunto de filas por variables categóricas

Nuevas columnas

Añadir nuevas columnas

¡Combo-ataque!

Transformación de DataFrames

En este capítulo, calcularás estadísticas de resumen en columnas del DataFrame, y dominarás las estadísticas de resumen agrupadas y las tablas dinámicas.

Síntesis estadística

Media y mediana

Resumir fechas

Resúmenes eficaces

Estadísticas acumuladas

Recuento

Eliminar duplicados

Contar variables categóricas

Estadísticas resumidas agrupadas

¿Qué porcentaje de ventas se produjo en cada tipo de tienda?

Cálculos con .groupby()

Múltiples resúmenes agrupados

Tablas dinámicas

Pivotar sobre una variable

Rellena los valores que faltan y suma valores con tablas dinámicas

Agregar 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 explícitos

Establecer y eliminar índices

Subconjunto con .loc[]

Establecer índices multinivel

Ordenar por valores índice

Segmentar y subconjuntar con .loc e .iloc

Valores del índice de segmentación

Segmentar en ambas direcciones

Cortar series temporales

Subconjunto por número de fila/columna

Trabajar con tablas dinámicas

Temperatura pivotante por ciudad y año

Subconjunto de tablas dinámicas

Calcular en una tabla dinámica

Segmentar e indexar 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 datos

¿Qué tamaño de aguacate es el más popular?

Cambios en las ventas a lo largo del tiempo

Oferta y demanda de aguacate

Precio de los aguacates convencionales frente a los ecológicos

Valores ausentes

Encontrar valores ausentes

Eliminar valores ausentes

Sustitución de valores ausentes

Crear DataFrames

Lista de diccionarios

Diccionario de listas

Leer y escribir CSV

CSV a DataFrame

DataFrame a CSV

Resumen

Crear y visualizar DataFrames

Avocado prices

Walmart sales

Homelessness data

Temperatures

pandas es la biblioteca de Python más popular del mundo, utilizada para todo, desde la manipulación de datos hasta el análisis de datos. En este curso, aprenderás a manipular los DataFrames, mientras extraes, filtras y transformas conjuntos de datos del mundo real para su análisis. Utilizando 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!

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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. 
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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. 
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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.

Intermediate Python

Este curso de manipulación de datos con pandas te enseñará a manejar DataFrames para análisis.

Manipulación de datos con pandas

Aprende a importar y limpiar datos, calcular estadísticas y crear visualizaciones con pandas.