Contenido del Curso
Primeros Pasos con Pandas
Primeros Pasos con Pandas
DataFrame
Series es la estructura de datos más simple en pandas. Ahora vamos a profundizar en una estructura de datos más compleja: DataFrame. Se trata de un objeto bidimensional de uso más común.
Piense en un DataFrame como algo parecido a una hoja de cálculo, capaz de contener grandes volúmenes de datos. Como una hoja de cálculo, un DataFrame viene con un índice y columnas.
Para crear un objeto DataFrame, necesitará utilizar un diccionario
junto con la función .DataFrame()
. Examinemos cómo se ejecuta la codificación.
import pandas as pd dataset = {'name' : ['Ann', 'Alex', 'Kevin', 'Kate'], 'age' : [35, 12, 24, 45]} data_frame = pd.DataFrame(dataset) print(data_frame)
Tarea
Vamos a crear un DataFrame animal
utilizando los datos del dataset
y la función pd.DataFrame()
. ¡Pruébelo!
¡Gracias por tus comentarios!
DataFrame
Series es la estructura de datos más simple en pandas. Ahora vamos a profundizar en una estructura de datos más compleja: DataFrame. Se trata de un objeto bidimensional de uso más común.
Piense en un DataFrame como algo parecido a una hoja de cálculo, capaz de contener grandes volúmenes de datos. Como una hoja de cálculo, un DataFrame viene con un índice y columnas.
Para crear un objeto DataFrame, necesitará utilizar un diccionario
junto con la función .DataFrame()
. Examinemos cómo se ejecuta la codificación.
import pandas as pd dataset = {'name' : ['Ann', 'Alex', 'Kevin', 'Kate'], 'age' : [35, 12, 24, 45]} data_frame = pd.DataFrame(dataset) print(data_frame)
Tarea
Vamos a crear un DataFrame animal
utilizando los datos del dataset
y la función pd.DataFrame()
. ¡Pruébelo!
¡Gracias por tus comentarios!
DataFrame
Series es la estructura de datos más simple en pandas. Ahora vamos a profundizar en una estructura de datos más compleja: DataFrame. Se trata de un objeto bidimensional de uso más común.
Piense en un DataFrame como algo parecido a una hoja de cálculo, capaz de contener grandes volúmenes de datos. Como una hoja de cálculo, un DataFrame viene con un índice y columnas.
Para crear un objeto DataFrame, necesitará utilizar un diccionario
junto con la función .DataFrame()
. Examinemos cómo se ejecuta la codificación.
import pandas as pd dataset = {'name' : ['Ann', 'Alex', 'Kevin', 'Kate'], 'age' : [35, 12, 24, 45]} data_frame = pd.DataFrame(dataset) print(data_frame)
Tarea
Vamos a crear un DataFrame animal
utilizando los datos del dataset
y la función pd.DataFrame()
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Series es la estructura de datos más simple en pandas. Ahora vamos a profundizar en una estructura de datos más compleja: DataFrame. Se trata de un objeto bidimensional de uso más común.
Piense en un DataFrame como algo parecido a una hoja de cálculo, capaz de contener grandes volúmenes de datos. Como una hoja de cálculo, un DataFrame viene con un índice y columnas.
Para crear un objeto DataFrame, necesitará utilizar un diccionario
junto con la función .DataFrame()
. Examinemos cómo se ejecuta la codificación.
import pandas as pd dataset = {'name' : ['Ann', 'Alex', 'Kevin', 'Kate'], 'age' : [35, 12, 24, 45]} data_frame = pd.DataFrame(dataset) print(data_frame)
Tarea
Vamos a crear un DataFrame animal
utilizando los datos del dataset
y la función pd.DataFrame()
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