Contenido del Curso

Advanced Techniques in pandas

1. Familiarízate con la Indexación y Selección de Datos

Columnas de Salida por Título Filas de Salida por Índice Seleccionar Filas y Columnas Específicas Conozca Más Sobre la Indexación Familiarízate con las Funciones lambda Ampliar la Funcionalidad de la Función .iloc[]

2. Manejando Condiciones

Establecer Condición Desafío 1 Manejando Varias Condiciones Haz Tu Código Hermoso Reto 2

3. Extraer Datos

¿Están los datos en ...?Combina Tu Conocimiento Entre Función Desafío Encuentra los Valores más Pequeños de una Columna Encuentra los Valores Más Grandes de una Columna Encuentra la Correlación

4. Agregando Datos

Familiarízate con el método .groupby()Agrupar por Varias Columnas Agrupación Complicada Grupo Manejo de Tablas Dinámicas Reto

5. Preprocesamiento de Datos

Verificar Valores Faltantes Calcular el Número de Valores Ausentes ¿Qué haremos con los valores NaN?Cómo eliminar solo los valores NaN?Rellene los Valores Faltantes Gestionar Variables Categóricas Verificar el Tipo de Columna Administrar una Columna Incorrecta Renombrar la Columna

Advanced Techniques in pandas

Seleccionar Filas y Columnas Específicas

Bien, ya te has ocupado de los capítulos anteriores, y ahora es el momento de combinar tus conocimientos. Puedes especificar tanto filas como columnas; para ello, sólo necesitas estar familiarizado con la función .loc[].

Esta función nos permite hacer un montón de operaciones de corte diferentes, pero por ahora, nos limitaremos a consolidar los conocimientos de los capítulos anteriores.

Como siempre, mira el ejemplo y luego la salida.

data.loc[2:5, ['Director', 'ReleaseYear']] - produce filas con los índices 2, 3, 4, 5(pero recuerda que los índices empiezan en 0) de las columnas 'Director' y 'ReleaseYear'(.loc[] incluye el último índice que hayas puesto en []).

Tarea

Your task here is to output the necessary rows and columns. Follow the algorithm:

Import the pandas library with the pd alias.
Read the csv file.
Assign to data variable information about the columns 'Title', 'Stars', 'Category'(in this order) with rows with indices from 15 to 85.
Output the data_extracted variable.

_{Once you've completed this task, click the button below the code to check your solution.}

¿Todo estuvo claro?

Sección 1. Capítulo 3

Contenido del Curso

Advanced Techniques in pandas

1. Familiarízate con la Indexación y Selección de Datos

2. Manejando Condiciones

Establecer Condición Desafío 1 Manejando Varias Condiciones Haz Tu Código Hermoso Reto 2

3. Extraer Datos

4. Agregando Datos

Familiarízate con el método .groupby()Agrupar por Varias Columnas Agrupación Complicada Grupo Manejo de Tablas Dinámicas Reto

5. Preprocesamiento de Datos

Advanced Techniques in pandas

Seleccionar Filas y Columnas Específicas

Esta función nos permite hacer un montón de operaciones de corte diferentes, pero por ahora, nos limitaremos a consolidar los conocimientos de los capítulos anteriores.

Como siempre, mira el ejemplo y luego la salida.

data.loc[2:5, ['Director', 'ReleaseYear']] - produce filas con los índices 2, 3, 4, 5(pero recuerda que los índices empiezan en 0) de las columnas 'Director' y 'ReleaseYear'(.loc[] incluye el último índice que hayas puesto en []).

Tarea

Your task here is to output the necessary rows and columns. Follow the algorithm:

Import the pandas library with the pd alias.
Read the csv file.
Assign to data variable information about the columns 'Title', 'Stars', 'Category'(in this order) with rows with indices from 15 to 85.
Output the data_extracted variable.

_{Once you've completed this task, click the button below the code to check your solution.}

¿Todo estuvo claro?

Sección 1. Capítulo 3