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Descripción del curso
Unir dos o más conjuntos de datos es necesario en casi cualquier análisis del mundo real. Ya lo has hecho con hojas de cálculo usando VLOOKUP y funciones relacionadas. ¿Puedes aprovechar esa experiencia al dar el salto a Python? ¡Sí! En este curso aprenderás a fondo cómo combinar conjuntos de datos con pandas, el estándar de oro de Python para manipular datos tabulares. Aplicarás funciones de pandas para combinar datos de la National Football League (NFL) en un entorno de hoja de cálculo familiar. Con estas habilidades, podrás aprovechar la potencia de pandas e integrar conjuntos de datos más grandes y complejos en cualquier análisis.
Requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Introducción a las uniones de datos
En este capítulo, sentaremos las bases para usar pandas al unir datos. Verás los tipos de uniones y cómo pandas puede mejorar tu eficacia y productividad.
- Unir datos: una necesidad del mundo real50 XP
- La necesidad de unir datos50 XP
- Trabajar con datos divididos100 XP
- Trabajar con datos complementarios100 XP
- Concatenación50 XP
- Concatenación de filas100 XP
- Concatenar filas con índices duplicados100 XP
- Concatenar columnas100 XP
- Potencia y flexibilidad50 XP
- Ventajas de las uniones en pandas100 XP
- Código sencillo para combinaciones complejas100 XP
2
Uniones al estilo VLOOKUP
En este capítulo, aprenderás a usar pandas para unir datos de un modo similar a las fórmulas VLOOKUP en una hoja de cálculo. Conocerás tres tipos de uniones y luego te centrarás en el primero: las uniones uno a uno.
3
Uniones uno a muchos
En este capítulo, nos centraremos en las relaciones uno a muchos. Practicarás cómo identificar la relación de las columnas clave y unir data frames por columna. También aprenderás a unir dos o más data frames basándote en sus índices.
4
Uniones avanzadas
En el capítulo final, aprenderás técnicas avanzadas de unión para usar cuando te enfrentes a datos complejos. Se te planteará un reto en forma de caso práctico para poner a prueba tus habilidades.
Uniones en pandas para usuarios de hojas de cálculo
Curso
completado
