Ciencia de datos: Pandas
Introducción al Curso
Pandas es una biblioteca de Python que facilita la manipulación y el análisis de datos. En este curso, aprenderás a utilizar Pandas para cargar, limpiar, transformar y analizar datos de manera eficiente. Descubrirás cómo trabajar con estructuras de datos como Series y DataFrames, y cómo aplicar operaciones comunes como filtrado, agrupación y agregación. Además, explorarás técnicas avanzadas como la manipulación de fechas y la visualización de datos. Al finalizar este curso, estarás preparado para utilizar Pandas en tus proyectos de ciencia de datos y análisis de datos.
¿Qué aprenderás?
- Series y DataFrames
- Tipos de datos en Pandas
- Limpieza de datos y manejo de valores faltantes
- Agrupación y agregación de datos
- y mucho mas...
Contenido del Curso
Pandas presentación
Introducción al curso
1. Series: Creación y Manipulación
2. DataFrames: Carga y Exploración Básica
3. Tipos de Variables en Análisis de Datos
Limpieza de Datos con Pandas: Valores Nulos
Cómo identificar y solucionar problemas de datos faltantes usando Pandas.
Operaciones Avanzadas con Pandas
Veremos la función groupby()
2. Transformaciones (`apply`, `map` y `applymap`)
Veremos las funciones apply(), map() y applymap(), y la transición de applymap a map
3. Uniones de DataFrames (`merge` y `concat`)
Veremos las funciones merge() y concat() para combinar DataFrames de distintas maneras
4. Ordenación y filtrado de datos
Aprende a ordenar y filtrar datos en Pandas utilizando `sort_values`, `loc` y `query` para seleccionar información de manera eficiente.
Conclusión del Curso de Pandas
Resumen de los conocimientos aprendidos y su utilidad