Caja de herramientas Python para la Ciencia de Datos (Parte 1)
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Descripción del curso
Es hora de seguir adelante y desarrollar aún más tus habilidades con Python. Hay montones de funciones fantásticas en Python y su ecosistema de bibliotecas. Sin embargo, como científico de datos, tendrás que escribir constantemente tus propias funciones para resolver problemas dictados por tus datos. Aprenderás el arte de escribir funciones en este primer curso de Python Data Science Toolbox. Saldrás de este curso siendo capaz de escribir tus propias funciones personalizadas, con múltiples parámetros y múltiples valores de retorno, junto con argumentos por defecto y argumentos de longitud variable. Conocerás mejor el ámbito en Python y serás capaz de escribir funciones lambda y gestionar errores en tu práctica de escritura de funciones. Y terminarás cada capítulo utilizando tus nuevas habilidades para escribir funciones que analicen Twitter DataFrames.
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Desarrollador Python
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Ir a la pista- 1
Escribir tus propias funciones
GratuitoEn este capítulo aprenderás a escribir funciones sencillas, así como funciones que aceptan varios argumentos y devuelven varios valores. También tendrás la oportunidad de aplicar estas nuevas habilidades a cuestiones que suelen plantearse los científicos de datos.
Funciones definidas por el usuario50 xpCadenas en Python50 xpRecapitulación de funciones incorporadas50 xpEscribe una función sencilla100 xpFunciones de un solo parámetro100 xpFunciones que devuelven valores únicos100 xpMúltiples parámetros y valores de retorno50 xpFunciones con múltiples parámetros100 xpBreve introducción a las tuplas100 xpFunciones que devuelven varios valores100 xpReunirlo todo50 xpReunirlo todo (1)100 xpReunirlo todo (2)100 xp¡Enhorabuena!50 xp - 2
Argumentos por defecto, argumentos de longitud variable y ámbito
En este capítulo, aprenderás a escribir funciones con argumentos por defecto para que el usuario no tenga que especificarlos siempre, y argumentos de longitud variable para que pueda pasar un número arbitrario de argumentos a tus funciones. También aprenderás el concepto esencial de alcance.
Ámbito y funciones definidas por el usuario50 xpPrueba sorpresa sobre la comprensión del alcance50 xpLa palabra clave global100 xpÁmbito integrado en Python50 xpFunciones anidadas50 xpFunciones anidadas I100 xpFunciones anidadas II100 xpLa palabra clave no local y las funciones anidadas100 xpArgumentos por defecto y flexibles50 xpFunciones con un argumento por defecto100 xpFunciones con múltiples argumentos por defecto100 xpFunciones con argumentos de longitud variable (*args)100 xpFunciones con argumentos de palabra clave de longitud variable (**kwargs)100 xpReunirlo todo50 xpReunirlo todo (1)100 xpReunirlo todo (2)100 xp - 3
Funciones lambda y gestión de errores
Conoce las funciones lambda, que te permiten escribir funciones rápidamente y sobre la marcha. También practicarás el manejo de errores en tus funciones, que es una habilidad esencial. Después, aplica tus nuevas habilidades para responder a preguntas de ciencia de datos.
Funciones lambda50 xpPrueba sorpresa sobre funciones lambda50 xpEscribir una función lambda que ya conoces100 xpMap() y funciones lambda100 xpFiltro() y funciones lambda100 xpReduce() y funciones lambda100 xpIntroducción al tratamiento de errores50 xpPrueba sorpresa sobre errores50 xpTratamiento de errores con try-except100 xpTratamiento de errores lanzando un error100 xpReunirlo todo50 xpReunirlo todo (1)100 xpReunirlo todo (2)100 xpReunirlo todo (3)100 xpJuntarlo todo: poner a prueba tus habilidades en el tratamiento de errores50 xp¡Enhorabuena!50 xp
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