pandas es la biblioteca de referencia para el análisis y la manipulación de datos, y una de sus características clave es su capacidad para leer y escribir varios tipos de archivos, incluidos los archivos CSV. Funciones como `read_csv()` y `to_csv()` son muy útiles para trabajar con datos CSV.

Para cargar un archivo CSV en un DataFrame, utilice lo siguiente:

# Load the CSV into a dataframe
import pandas as pd
data_frame = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/Salary+Dataset.csv')
print(data_frame)

Sólo para aclarar, hemos importado el archivo CSV como un DataFrame usando la función `pd.read_csv()`.

> Nota
>
> Asegúrese de que el enlace del conjunto de datos está entre comillas.

Pandas is an extremely user-friendly library for data analysis. It's also designed to handle large datasets, using data structures like DataFrame and Series. This makes it an invaluable tool for Data Science. In this guide, you'll get acquainted with a range of statistical functions, including how to find correlations, modes, medians, and maximum and minimum values within a dataset. You'll also learn how to handle missing values and manipulate specific values, as well as how to remove them.

En esta sección, exploraremos los fundamentos de las estructuras Series y DataFrame. También aprenderá acerca de las distinciones entre estos dos tipos de estructuras.

Los datos pueden obtenerse en varios formatos, como CSV, JSON, SQL, HTML y más. Con Pandas, no está limitado a un único formato - puede trabajar con datos a través de una multitud de tipos de archivo. En este capítulo, nos centraremos específicamente en los formatos CSV y TXT.

Aquí aprenderá a procesar datos sin procesar eliminando la información superflua y gestionando los valores nulos de un conjunto de datos.

Primeros Pasos con Pandas

Archivos CSV

Tarea

Primeros Pasos con Pandas

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