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Desafío 3: Indexación y MultiIndexación | Pandas
Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
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Contenido del Curso

Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

1. Python
2. NumPy
3. Pandas
4. Matplotlib
5. Seaborn
6. Estadísticas
7. Scikit-learn

bookDesafío 3: Indexación y MultiIndexación

Pandas, una biblioteca indispensable en el kit de herramientas del científico de datos, ofrece sólidas capacidades de indexación que son integrales para la manipulación y recuperación de datos.

  • Eficiencia:** El acceso rápido a los datos y su manipulación dependen a menudo de estrategias de indexación inteligentes, especialmente para grandes conjuntos de datos.
  • Flexibilidad: Tanto si se trata de etiquetas básicas de fila/columna, etiquetas jerárquicas, o incluso indexación basada en fecha-hora, Pandas lo tiene todo cubierto.
  • Legibilidad:** La indexación descriptiva puede hacer que el código sea más intuitivo y fácil de seguir, agilizando así la fase de exploración de datos.

Un conocimiento sólido de las técnicas de indexación, incluida la multi indexación, puede agilizar tareas como la recuperación, agregación y reestructuración de datos.

Tarea
test

Swipe to show code editor

Sumérgete en la indexación con Pandas a través de estas tareas:

  1. Establecer una columna Fecha como índice de un DataFrame.
    1. Restablecer el índice de un DataFrame.
    1. Crear un DataFrame con un MultiIndex.
  2. Acceder a los datos de un DataFrame Multiíndice con los índices A y 1.
Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 3. Capítulo 3
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Pandas, una biblioteca indispensable en el kit de herramientas del científico de datos, ofrece sólidas capacidades de indexación que son integrales para la manipulación y recuperación de datos.

  • Eficiencia:** El acceso rápido a los datos y su manipulación dependen a menudo de estrategias de indexación inteligentes, especialmente para grandes conjuntos de datos.
  • Flexibilidad: Tanto si se trata de etiquetas básicas de fila/columna, etiquetas jerárquicas, o incluso indexación basada en fecha-hora, Pandas lo tiene todo cubierto.
  • Legibilidad:** La indexación descriptiva puede hacer que el código sea más intuitivo y fácil de seguir, agilizando así la fase de exploración de datos.

Un conocimiento sólido de las técnicas de indexación, incluida la multi indexación, puede agilizar tareas como la recuperación, agregación y reestructuración de datos.

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  1. Establecer una columna Fecha como índice de un DataFrame.
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  2. Acceder a los datos de un DataFrame Multiíndice con los índices A y 1.
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  • Eficiencia:** El acceso rápido a los datos y su manipulación dependen a menudo de estrategias de indexación inteligentes, especialmente para grandes conjuntos de datos.
  • Flexibilidad: Tanto si se trata de etiquetas básicas de fila/columna, etiquetas jerárquicas, o incluso indexación basada en fecha-hora, Pandas lo tiene todo cubierto.
  • Legibilidad:** La indexación descriptiva puede hacer que el código sea más intuitivo y fácil de seguir, agilizando así la fase de exploración de datos.

Un conocimiento sólido de las técnicas de indexación, incluida la multi indexación, puede agilizar tareas como la recuperación, agregación y reestructuración de datos.

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  1. Establecer una columna Fecha como índice de un DataFrame.
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  2. Acceder a los datos de un DataFrame Multiíndice con los índices A y 1.
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  • Eficiencia:** El acceso rápido a los datos y su manipulación dependen a menudo de estrategias de indexación inteligentes, especialmente para grandes conjuntos de datos.
  • Flexibilidad: Tanto si se trata de etiquetas básicas de fila/columna, etiquetas jerárquicas, o incluso indexación basada en fecha-hora, Pandas lo tiene todo cubierto.
  • Legibilidad:** La indexación descriptiva puede hacer que el código sea más intuitivo y fácil de seguir, agilizando así la fase de exploración de datos.

Un conocimiento sólido de las técnicas de indexación, incluida la multi indexación, puede agilizar tareas como la recuperación, agregación y reestructuración de datos.

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  2. Acceder a los datos de un DataFrame Multiíndice con los índices A y 1.
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