Pandas es una biblioteca extremadamente fácil de usar para el análisis de datos. También está diseñada para manejar grandes conjuntos de datos, utilizando estructuras de datos como DataFrame y Series. Esto la convierte en una herramienta invaluable para la Ciencia de Datos. En esta guía, te familiarizarás con una variedad de funciones estadísticas, incluyendo cómo encontrar correlaciones, modas, medianas y valores máximos y mínimos dentro de un conjunto de datos. También aprenderás a manejar valores faltantes y manipular valores específicos, así como a eliminarlos.

En esta sección, exploraremos los fundamentos de las estructuras Series y DataFrame. También aprenderás sobre las diferencias entre estos dos tipos de estructuras.

Los datos pueden obtenerse en varios formatos, como CSV, JSON, SQL, HTML y más. Con Pandas, no estás limitado a un solo formato: puedes trabajar con datos de una multitud de tipos de archivos. En este capítulo, nos centraremos específicamente en los formatos CSV y TXT.

Aquí, aprenderás a procesar datos en bruto eliminando información innecesaria y gestionando valores nulos en un conjunto de datos.

Primeros Pasos con Pandas

Cuestionario: Accediendo a las Columnas

Empareja el fragmento de código correcto con la operación respectiva. Tenemos un DataFrame llamado `cars` con cuatro columnas: `'model'`, `'year'`, `'fueltype'` y `'price'`. Este DataFrame contiene 10 filas.

Primeros Pasos con Pandas

Cuestionario: Accediendo a las Columnas

Empareja el fragmento de código correcto con la operación respectiva. Tenemos un DataFrame llamado cars con cuatro columnas: 'model', 'year', 'fueltype' y 'price'. Este DataFrame contiene 10 filas.

Empareja el fragmento de código correcto con la operación respectiva. Tenemos un DataFrame llamado `cars` con cuatro columnas: `'model'`, `'year'`, `'fueltype'` y `'price'`. Este DataFrame contiene 10 filas.