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En este artículo, exploraremos el mundo de pandas en Python y descubriremos cómo esta biblioteca puede ser una herramienta poderosa para el análisis y manipulación de datos. Si estás interesado en trabajar con grandes conjuntos de datos, pandas es una opción que definitivamente debes considerar.
- Cómo Eliminar Los Valores faltantes en Dataframe
- Cómo Eliminar Duplicados en Dataframe
- Cómo Eliminar Filas Con Valores Específicos de La Columna
- Cómo Convertir Dataframes Enjson
- Cómo Contar El Número de Valores Únicos en Una Columna
- Cómo Guardar Varias Listas Como Un Solo Archivo .csv
- Cómo Cambiar Todos Los Valores de Un Dataframe Utilizandoapply
- Conclusión
Deshacerse de los valores perdidos es una de las tareas más comunes en la limpieza de datos. Los valores faltantes pueden estar en una sola fila o columna o en varias filas y columnas. Dependiendo de su aplicación y del dominio del problema, se pueden utilizar diferentes enfoques para manejar los datos que faltan - como la interpolación, la sustitu...
Otra tarea común de limpieza de datos es la eliminación de filas duplicadas. La función drop_duplicates realiza esto con argumentos similares a dropnacomo: 1. subset, que especifica un subconjunto de columnas a considerar para el valor duplicado cuando axis=0 2. inplace 3. keep, que especifica qué valores duplicados conservar. Mantener puede ser ig...
Supongamos que queremos mantener sólo las filas en las que el tipo de proyecto es Web o en las que el número de horas trabajadas es igual a 12. Así es como podemos hacerlo. Con este método, podemos filtrar las filas en función de ciertos valores de columna específicos:
Los DataFrames son estructuras optimizadas y geniales para trabajar. Y JSON es uno de los formatos de datos más populares para el intercambio de datos sin problemas. Vamos a convertir nuestro DataFrame a JSON usando to_jsonque requiere argumentos como: 1. orient, que especifica cuáles deben ser los pares de clave y valor. Por defecto es columns (co...
Digamos que queremos saber cuántos tipos de proyectos diferentes existen. Podemos obtener esa información utilizando la función nunique.
Supongamos que tenemos tres listas separadas como fuente de datos y queremos guardarlas juntas en un archivo csv. Esto sólo implica dos pasos: 1. convirtiéndola en un número de tuplas mediante zip, 2. y luego convirtiéndola en una lista. En el ejemplo siguiente, seguimos este enfoque para convertir las tres listas en un DataFrame que ahora podemos ...
Volvamos a nuestro ejemplo de un DataFrame para ilustrar esto. Nos centramos en la columna `Hours_Worked`, incrementando la cuenta en 1 si es un número par y en 2 si es un número impar. Para este propósito utilizamos una función lambda.
Pandas es un poderoso paquete que a veces puede parecer desalentador debido a su inmensidad. Por eso he intentado enumerar algunas de las funciones más útiles que he encontrado. Estas funciones de Pandas te ayudarán a acelerar tus tareas de análisis de datos. Gracias por tu tiempo y espero que hayas disfrutado leyendo este artículo. Traducido del a...
Pandas es una biblioteca de código abierto que proporciona estructuras de datos eficientes y fáciles de usar para el análisis de datos en Python. Su principal objetivo es permitir la manipulación y limpieza de datos de una manera sencilla, así como la realización de operaciones de análisis y modelado de datos.
La funcionalidad de pandas incluye desde transformaciones de datos, como ordenar filas y tomar subconjuntos, hasta calcular estadísticas de resumen como la media, remodelar DataFrames y unir DataFrames. pandas funciona bien con otros paquetes populares de ciencia de datos de Python, a menudo denominados ecosistema PyData, entre ellos
En este artículo, hemos explorado una variedad de ejemplos prácticos que abarcan desde la modificación y ordenamiento de datos hasta la limpieza y agregación de información utilizando Pandas en Python.
14 de jun. de 2022 · Pandas es una librería de Python especializada en el manejo y análisis de estructuras de datos. Las principales características de esta librería son: Define nuevas estructuras de datos basadas en los arrays de la librería NumPy pero con nuevas funcionalidades.
Pandas es una librería de python destinada al análisis de datos, que proporciona unas estructuras de datos flexibles y que permiten trabajar con ellos de forma muy eficiente. Pandas ofrece las siguientes estructuras de datos: Series: Son arrays unidimensionales con indexación (arrays con índice o etiquetados), similar a los diccionarios.
