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Introducción a Polars
BásicoNivel de habilidad
Actualizado 5/2026
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Descubre cómo manipular datos de forma eficiente con Polars
Polars es un potente paquete de uso general para trabajar con datos tabulares en Python. Diseñado para ofrecer velocidad y eficiencia, Polars es una opción ideal para todo, desde una exploración rápida de datos hasta análisis detallados. En este curso, aprenderás los conceptos básicos del uso de Polars para trabajar con tus datos.Carga, explora y limpia tus datos
Empezarás aprendiendo a importar archivos CSV a los DataFrames de Polars, a resumir su contenido y a seleccionar los datos más relevantes. A continuación, descubrirás cómo limpiar tu conjunto de datos buscando y eliminando los datos que faltan o los duplicados.Analiza y visualiza tus datos de forma eficaz
Después, te pondrás con un análisis más detallado de los datos, dividiéndolos en grupos y calculando las estadísticas de cada uno de ellos. También practicarás cómo transformar columnas con expresiones de Polars y verás lo fácil que resulta transformar varias columnas a la vez con Polars. La visualización es fundamental para extraer información de tus datos y transmitirla a los demás. Al finalizar el curso, serás capaz de crear visualizaciones claras para presentar tus conclusiones.Optimiza con la ejecución diferida de Polars
Una de las grandes ventajas de Polars es que puede optimizar tu código para mejorar el rendimiento. Aprenderás a activar la optimización y a entender cómo funcionan estas optimizaciones. Con lo que aprendas en este curso, estarás preparado para usar Polars en una amplia variedad de tareas con datos reales y descubrir información valiosa.Requisitos previos
Intermediate Python1
Crear DataFrames y seleccionar datos
En este capítulo, aprenderás a crear un DataFrame a partir de un CSV, a inspeccionar un DataFrame, a seleccionar subconjuntos de filas y columnas, y a ordenar y resumir un DataFrame.
2
Transformar datos con expresiones
A continuación, aprenderás a transformar datos con expresiones, a añadir o actualizar columnas en un DataFrame, a trabajar con varias columnas y tendrás una introducción al modo perezoso y a la optimización de consultas.
3
Analizar datos
En el capítulo final, aprenderás a filtrar un DataFrame para obtener un subconjunto de filas, a gestionar valores ausentes o duplicados, a agrupar por una o varias columnas y a convertir un DataFrame entre formatos largos y anchos.
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