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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Información sobre los Datos 2/2 | Analizando los Datos
Primeros Pasos con Pandas
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Contenido del Curso

Primeros Pasos con Pandas

Primeros Pasos con Pandas

1. Los Primeros Pasos
¿Qué es Pandas?SerieDesafíoDataFrameDesafío 1Desafío 2Añadir una Nueva Columna 1/2Añadir una Nueva Columna 2/2Eliminar una Fila/ColumnaDesafíoTrabajar con ColumnasDesafíoFunción iloc() 1/2Función iloc() 2/2
2. Leyendo Archivos en Pandas
Archivos CSVArchivos TXTDesafío 1Desafío 2
3. Analizando los Datos
Visualización de los DatosDesafío 1Desafío 2Información sobre los Datos 1/2Información sobre los Datos 2/2Hallando Valores NulosRetoDescartando Valores NulosRellenando Valores NulosDesafíoDescribiendo los DatosDesafíomax() y min()DesafíoSuma() y Conteo()Valores Únicos

Información sobre los Datos 2/2

Para ver todos los nombres de columna como una lista, tenemos que utilizar esta línea de código.

También podemos obtener un resumen de todos los tipos de datos que hay en el dataframe. Para ello, tenemos que utilizar el siguiente método: dtypes. Veamos el ejemplo:

Tarea

Tenemos un dataframe llamado data_frame.

  1. Obtenga los nombres de las columnas que contiene este dataframe.
  2. Obtenga los tipos de datos de estas columnas a partir de los datos de este dataframe.

Tarea

Tenemos un dataframe llamado data_frame.

  1. Obtenga los nombres de las columnas que contiene este dataframe.
  2. Obtenga los tipos de datos de estas columnas a partir de los datos de este dataframe.
Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones

¿Todo estuvo claro?

Sección 3. Capítulo 5
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Información sobre los Datos 2/2

Para ver todos los nombres de columna como una lista, tenemos que utilizar esta línea de código.

También podemos obtener un resumen de todos los tipos de datos que hay en el dataframe. Para ello, tenemos que utilizar el siguiente método: dtypes. Veamos el ejemplo:

Tarea

Tenemos un dataframe llamado data_frame.

  1. Obtenga los nombres de las columnas que contiene este dataframe.
  2. Obtenga los tipos de datos de estas columnas a partir de los datos de este dataframe.

Tarea

Tenemos un dataframe llamado data_frame.

  1. Obtenga los nombres de las columnas que contiene este dataframe.
  2. Obtenga los tipos de datos de estas columnas a partir de los datos de este dataframe.
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Para ver todos los nombres de columna como una lista, tenemos que utilizar esta línea de código.

También podemos obtener un resumen de todos los tipos de datos que hay en el dataframe. Para ello, tenemos que utilizar el siguiente método: dtypes. Veamos el ejemplo:

Tarea

Tenemos un dataframe llamado data_frame.

  1. Obtenga los nombres de las columnas que contiene este dataframe.
  2. Obtenga los tipos de datos de estas columnas a partir de los datos de este dataframe.

Tarea

Tenemos un dataframe llamado data_frame.

  1. Obtenga los nombres de las columnas que contiene este dataframe.
  2. Obtenga los tipos de datos de estas columnas a partir de los datos de este dataframe.
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También podemos obtener un resumen de todos los tipos de datos que hay en el dataframe. Para ello, tenemos que utilizar el siguiente método: dtypes. Veamos el ejemplo:

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  1. Obtenga los nombres de las columnas que contiene este dataframe.
  2. Obtenga los tipos de datos de estas columnas a partir de los datos de este dataframe.
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