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Manipulación de datos con pandas

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

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Descripción del curso

Descubre la manipulación de datos con pandas

Con este curso, aprenderás por qué pandas es la biblioteca de Python más popular del mundo, utilizada para todo, desde la manipulación de datos hasta el análisis de datos. Explorarás cómo manipular los DataFrames, mientras extraes, filtras y transformas conjuntos de datos del mundo real para su análisis.

Con 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.

Trabaja con pandas Data para explorar los conceptos básicos de la ciencia de datos

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.

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.

Aprende a manipular marcos de datos

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.
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Manipulación de datos en Python

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    Transformación de DataFrames

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    Dominemos los fundamentos de pandas. Aprende a inspeccionar los DataFrames y a realizar manipulaciones fundamentales, como ordenar filas, hacer subconjuntos y añadir nuevas columnas.

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    Presentación de los DataFrames
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    Inspeccionar un DataFrame
    100 xp
    Partes de un DataFrame
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    Clasificación y subconjunto
    50 xp
    Ordenar filas
    100 xp
    Subconjunto de columnas
    100 xp
    Subconjunto de filas
    100 xp
    Subconjunto de filas por variables categóricas
    100 xp
    Nuevas columnas
    50 xp
    Añadir nuevas columnas
    100 xp
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conjuntos de datos

Avocado pricesWalmart salesHomelessness dataTemperatures

colaboradores

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requisitos previos

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