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  3. Introducción a la importación de datos en Python
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    Introducción y ficheros planos

    Gratuit

    En 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.

  • 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.

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    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.

Initializing

Exercice

Importar diferentes tipos de datos

El archivo seaslug.txt

  • tiene una cabecera de texto, formada por cadenas
  • está delimitado por tabuladores.

Estos datos consisten en el porcentaje de larvas de babosa de mar que se habían metamorfoseado en un periodo de tiempo determinado. Lee más aquí.

Debido a la cabecera, si intentaras importarlo tal cual utilizando np.loadtxt()Python te lanzaría un ValueError y te diría que could not convert string to float. Hay dos maneras de tratar esto: en primer lugar, puedes establecer el tipo de datos argumento dtype igual a str (para cadena).

Alternativamente, puedes saltarte la primera fila como hemos visto antes, utilizando el argumento skiprows.

Instructions

100 XP
  • Completa la primera llamada a np.loadtxt() pasando file como primer argumento.
  • Ejecuta print(data[0]) para imprimir el primer elemento de data.
  • Completa la segunda llamada a np.loadtxt(). El file que estás importando está delimitado por tabulaciones, el tipo de datos es float, y quieres saltarte la primera fila.
  • Imprime el 10º elemento de data_float completando el comando print(). Guíate por la llamada anterior print().
  • Ejecuta el resto del código para visualizar los datos.