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- 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...
This beginner-friendly tutorial will cover all the basic concepts and illustrate pandas' different functions. You can also check out our course on pandas Foundations for further details. This article is aimed at beginners with basic knowledge of Python and no prior experience with pandas to help you get started.
This is a short introduction to pandas, geared mainly for new users. You can see more complex recipes in the Cookbook. Customarily, we import as follows: In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd. Basic data structures in pandas # Pandas provides two types of classes for handling data:
In this post, we will go over the essential bits of information about pandas, including how to install it, its uses, and how it works with other common Python data analysis packages such as matplotlib and scikit-learn.
In this tutorial, you’ll learn: What a pandas DataFrame is and how to create one; How to access, modify, add, sort, filter, and delete data; How to handle missing values; How to work with time-series data; How to quickly visualize data; It’s time to get started with pandas DataFrames!
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. Permite leer y escribir fácilmente ficheros en formato CSV, Excel y bases de datos SQL.
