Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
A menudo los datos están en un formato legible para personas, pero no son adecuados para el análisis. Aquí es donde pandas puede ayudarte: es una herramienta potente para reestructurar DataFrames a distintos formatos. En este curso, reforzarás tus habilidades como data scientist y analista mientras aprendes a trabajar con columnas de texto y datos anidados dentro de un DataFrame. Trabajarás con datos reales, como valoraciones de jugadores de la FIFA, reseñas de libros y datos de churn, mientras aprendes a transformar un DataFrame de formato ancho a largo, apilar y desapilar filas y columnas, y obtener estadísticas descriptivas de un DataFrame con multiíndice.
Requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Introducción a la reestructuración de datos
Empecemos entendiendo los formatos ancho y largo y las ventajas de cada uno. Después aprenderás a pivotar datos de un formato largo a uno ancho y a obtener estadísticas resumidas de un DataFrame grande.
- Formatos de datos anchos y largos50 XP
- El largo y el ancho100 XP
- Girando a los jugadores100 XP
- Reestructurar con el método pivot50 XP
- Regateando con el método pivot100 XP
- ¿Jugador ofensivo o defensivo?100 XP
- ¡Repite ese último movimiento!100 XP
- Tablas dinámicas50 XP
- Repasando los movimientos100 XP
- Explorando el gran partido100 XP
- El más alto y el más pesado100 XP
2
Conversión entre formatos ancho y largo
Domina la técnica de reestructurar DataFrames de formato ancho a largo. En este capítulo, aprenderás a usar el método melt y la función wide_to_long antes de descubrir cómo manejar columnas de texto concatenándolas o dividiéndolas.
3
Apilar y desapilar DataFrames
En este capítulo, darás un salto en tus habilidades de manipulación de datos usando indexación multinivel. Aprenderás a reestructurar DataFrames reorganizando niveles de los índices de filas al eje de columnas, y viceversa. También adquirirás las habilidades necesarias para tratar los datos faltantes que se generan en los procesos de apilado y desapilado.
4
Reestructuración avanzada
Terminarás aprendiendo a combinar la reestructuración con la agrupación para realizar manipulaciones de datos rápidas. Por último, descubrirás cómo transformar columnas con estructura de lista y manejar datos anidados complejos, como archivos JSON anidados.
Reestructuración de datos con pandas
Curso
completado
