Introducción a la importación de datos en Python
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Descripción del curso
Como científico de datos, tendrá que limpiar datos, manipularlos, visualizarlos, crear modelos predictivos e interpretarlos. Antes de poder hacerlo, sin embargo, necesitarás 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, Stata, SAS y archivos MATLAB; y desde bases de datos relacionales como SQLite y PostgreSQL.
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Importar y limpiar datos con 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. Anteriormente has aprendido a utilizar NumPy y pandas-aprenderás a utilizar estos paquetes para importar archivos planos y personalizar tus importaciones.
¡Bienvenido al curso!50 xpExplorar su directorio de trabajo50 xpImportar archivos de texto completos100 xpImportar archivos de texto línea por línea100 xpLa importancia de los archivos planos en la ciencia de datos50 xpPrueba sorpresa: ejemplos de archivos planos50 xp¿Qué son exactamente los archivos planos?50 xpPor qué nos gustan los archivos planos y el zen de Python50 xpImportación de archivos planos con NumPy50 xpUso de NumPy para importar archivos planos100 xpPersonalización de la importación de NumPy100 xpImportar diferentes tipos de datos100 xpTrabajar con tipos de datos mixtos (1)50 xpTrabajar con tipos de datos mixtos (2)100 xpImportación de ficheros planos con pandas50 xpUso de pandas para importar ficheros planos como DataFrames (1)100 xpUso de pandas para importar ficheros planos como DataFrames (2)100 xpPersonalización de la importación de pandas100 xpReflexiones finales sobre la importación de datos50 xp - 2
Importar datos de otros tipos de archivos
Ya 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 encriptados, 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 encriptado100 xpListado de hojas en archivos Excel100 xpImportar hojas desde archivos Excel100 xpPersonalizar la importación de hojas de cálculo100 xpImportación de archivos SAS/Stata con pandas50 xpCómo importar SAS7BDAT50 xpImportación de archivos SAS100 xpUso de read_stata para importar archivos de Stata50 xpImportación de archivos de Stata100 xpImportación de archivos HDF550 xpUso de Archivo para importar archivos HDF550 xpUso de h5py para importar archivos HDF5100 xpExtracción de datos del archivo HDF5100 xpImportación de archivos MATLAB50 xpCarga de archivos .mat100 xpLa estructura de .mat en Python100 xp - 3
Trabajo con bases de datos relacionales en Python
En este capítulo, aprenderá a extraer datos significativos de bases de datos relacionales, una habilidad esencial para cualquier científico de datos. Aprenderá sobre modelos relacionales, cómo crear consultas SQL, cómo filtrar y ordenar sus registros SQL y cómo realizar consultas avanzadas uniendo tablas de bases de datos.
Introducción a las bases de datos relacionales50 xpExamen sorpresa: El modelo relacional50 xpCreación de un motor de base de datos en Python50 xpCreación de 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 las Consultas SQL100 xpPersonalización del Hello World de las consultas SQL100 xpFiltrado de los registros de la base de datos mediante WHERE de SQL100 xpOrdenar los registros SQL con ORDER BY100 xpConsulta directa de bases de datos relacionales con pandas50 xpPandas y el Hello World de las consultas SQL100 xpPandas para consultas más complejas100 xpConsultas avanzadas: aprovechamiento de las relaciones entre tablas50 xpEl poder de SQL reside en las relaciones entre tablas: INNER JOIN100 xpFiltrar su INNER JOIN100 xpReflexiones finales50 xp
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