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Curso

Ingesta de datos eficiente con pandas

IntermedioNivel de habilidad

Actualizado 11/2024

Aprende a adquirir datos de formatos de archivo y sistemas comunes, como archivos CSV, hojas de cálculo, JSON, bases de datos SQL y API.

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PythonData Preparation

4 h

16 vídeos

53 Ejercicios

4,500 XP

62,741

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Descripción del curso

Antes de poder analizar datos, primero tienes que obtenerlos. En este curso aprenderás a crear canalizaciones para importar datos guardados en formatos de almacenamiento habituales. Usarás pandas, una de las principales librerías de Python para análisis, para traer datos de diversas fuentes: desde hojas de cálculo con respuestas de encuestas, hasta una base de datos de solicitudes de servicios públicos, pasando por una API de un popular sitio de reseñas. Por el camino, aprenderás a afinar las importaciones para obtener solo lo que necesitas y a resolver problemas como tipos de datos incorrectos. Para terminar, compilarás un conjunto de datos personalizado a partir de una mezcla de fuentes.

Requisitos previos

Intermediate Python Intermediate SQL

1

Importing Data from Flat Files

Practice using pandas to get just the data you want from flat files, learn how to wrangle data types and handle errors, and look into some U.S. tax data along the way.

Introduction to flat files

Get data from CSVs

Get data from other flat files

Modifying flat file imports

Import a subset of columns

Import a file in chunks

Handling errors and missing data

Specify data types

Set custom NA values

Skip bad data

Iniciar capítulo

2

Importing Data From Excel Files

Automate data imports from that staple of office life, Excel files. Import part or all of a workbook and ensure boolean and datetime data are properly loaded, all while learning about how other people are learning to code.

Introduction to spreadsheets

Get data from a spreadsheet

Load a portion of a spreadsheet

Getting data from multiple worksheets

Select a single sheet

Select multiple sheets

Work with multiple spreadsheets

Modifying imports: true/false data

Set Boolean columns

Set custom true/false values

Modifying imports: parsing dates

Parse simple dates

Get datetimes from multiple columns

Parse non-standard date formats

Iniciar capítulo

3

Importing Data from Databases

Combine pandas with the powers of SQL to find out just how many problems New Yorkers have with their housing. This chapter features introductory SQL topics like WHERE clauses, aggregate functions, and basic joins.

Introduction to databases

Connect to a database

Load entire tables

Refining imports with SQL queries

Selecting columns with SQL

Selecting rows

Filtering on multiple conditions

More complex SQL queries

Getting distinct values

Counting in groups

Working with aggregate functions

Loading multiple tables with joins

Joining tables

Joining and filtering

Joining, filtering, and aggregating

Iniciar capítulo

4

Importing JSON Data and Working with APIs

Learn how to work with JSON data and web APIs by exploring a public dataset and getting cafe recommendations from Yelp. End by learning some techniques to combine datasets once they have been loaded into data frames.

Introduction to JSON

Load JSON data

Work with JSON orientations

Introduction to APIs

Get data from an API

Set API parameters

Set request headers

Working with nested JSONs

Flatten nested JSONs

Handle deeply nested data

Combining multiple datasets

Concatenate dataframes

Merge dataframes

Iniciar capítulo

Ingesta de datos eficiente con pandas

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