En este capítulo aprenderás a limpiar y buscar datos de texto, extraer patrones de cadenas y usar expresiones condicionales para transformar columnas.

Transformar datos con expresiones

Convertir tipos de datos de columnas

Eliminar espacios en blanco

Concatenar columnas de texto

Búsqueda y extracción de texto

Buscar texto

Extraer cadenas de texto

Sustituir varios patrones

Crear expresiones condicionales

Categorizar clientes con condiciones

Encadenar varias condiciones

Rellenar valores faltantes

Aprende a analizar y manipular fechas, filtrar y agregar datos por periodos de tiempo y calcular estadísticas rolling y acumuladas.

Análisis y manipulación de fechas

Análisis de cadenas datetime

Extraer el componente de la hora

Calcular la hora de fin del período de alquiler

Filtrado y agregación por periodo temporal

Filtrar por una fecha y hora específicas

Filtrar por un intervalo de tiempo

Calcular los totales semanales de alquileres

Agregaciones móviles y acumuladas

Calcular una suma móvil

Calcular alquileres acumulados

Agregaciones móviles en varias columnas

Transformar datos por grupo

Calcular el total por hora con funciones de ventana

Calcular la diferencia respecto a la media por hora

Agrupar por varias columnas con funciones de ventana

Trabajar con series temporales y funciones de ventana

Este capítulo cubre cómo combinar DataFrames mediante concatenación, unir por una o varias columnas y emparejar filas según condiciones o valores más cercanos.

Concatenar DataFrames

Apilar listados por región

Añadir columnas de indicadores

Añadir filas nuevas de forma eficiente

Unir DataFrames

Añadir información del anfitrión

Coincidencias por combinaciones únicas

Conservar todos los anuncios

Detectar huecos en ambos DataFrames

Unir DataFrames por condición o por coincidencia más cercana

Emparejar anuncios con solicitudes de presupuesto

Filtrado con múltiples condiciones

Emparejar con la actualización de precio más cercana

Combinar y unir DataFrames

Aprende a construir expresiones personalizadas reutilizables, categorizar datos usando cuantiles y umbrales fijos, y analizar rankings y correlaciones.

Aplicar transformaciones personalizadas

Convertir reproducciones a miles de millones

Crear expresiones reutilizables

Añadir una expresión personalizada

Cálculo de cuantiles e histogramas

Calcular cuantiles de popularidad

Agrupar streams en niveles

Crear un histograma de popularidad

Calcular rangos y correlaciones

Clasificar álbumes gestionando empates

Construir una matriz de correlación

Resúmenes personalizados con describe

Para terminar

Transformaciones personalizadas y analítica avanzada

bikes

reviews

spotify

hotels

Lleva tus habilidades con Polars más allá con técnicas intermedias para transformar y analizar datos. Aprende a limpiar y buscar texto, trabajar con series temporales usando funciones rolling y de ventana, y combinar DataFrames mediante joins y concatenación. También crearás expresiones personalizadas reutilizables y aplicarás analítica avanzada, como cuantiles, histogramas y correlaciones. Al final, estarás listo para manejar flujos de trabajo de datos complejos con confianza.

Introduction to Polars

Intermediate Python for Developers

Lleva Polars más allá con manipulación de texto, estadísticas móviles, uniones de DataFrame y análisis avanzado.

Transformación de datos con Polars

Lleva Polars más allá con manipulación de texto, estadísticas móviles, uniones de DataFrame y análisis avanzados.

Data Processing and Pipeline Optimization with Polars

Data Scientist & Polars Contributor

Unir DataFrames por condición o coincidencia más cercana

Unir con una condición

Usuarios de la app con preferencias

La tabla de usuarios

Unir con múltiples condiciones

Unir con valores más recientes

Unir por valor más cercano

Elegir una estrategia

Elegir estrategia: backward

Elegir estrategia: nearest

Elegir estrategia: forward

Emparejar dentro de grupos

¡Vamos a practicar!

Combinar y unir DataFrames - Unir DataFrames por condición o por coincidencia más cercana

Unir DataFrames por condición o por coincidencia más cercana

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