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Visualización de dataframes, selección y asignación de datos
En primer lugar, haciendo uso de los conceptos aprendidos en la anterior lección, vamos a cargar unos datos en un DataFrame a partir de un archivo descargado del repositorio UCI de Machine Learning: https://archive.
Leer másVariables categóricas
Una variable categórica solo puede tener un número limitado, y generalmente fijo, de valores posibles (categorías).
Leer másValores faltantes
Es común encontrar valores faltantes en los conjuntos de datos, los cuales suelen expresarse como “NaN” (“Not a Number”) o como “NA” (“Not Available”), aunque también pueden aparecer de otras maneras (“NaT” para “Not a Time”, “None”, etc.
Leer másSeries temporales con pandas
Pandas cuenta con un gran número de funcionalidades para trabajar con datos de fechas y horas.
Leer másFuncionalidades de series temporales
La librería de estándar de Python cuenta con el módulo datetime, que nos permite trabajar con fechas y horas.
Leer másFuncionalidades de resumen de DataFrames
python import pandas as pd python file_path = "C:/Users/user/Desktop/adult.data" col_names = ["age", "workclass", "fnlwgt", "education", "education-num", "marital-status", "occupation", "relationship", "race", "sex", "capital-gain", "capital-loss", "hours-per-week", "native-country", "income"] df = pd.
Leer másEstructuras de datos y lectura de archivos
Carga de la librería pandas Generalmente, para importar cualquier librería escribimos la palabra import seguida del nombre de la librería y, además, le ponemos un alias para después utilizarla con mayor comodidad.
Leer másEjercicio - Fechas y Horas - Solución
Ejercicio 1. Descarga los datos de https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00271/ 2. Carga los datos anteriores en un dataframe correctamente formateado.
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