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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Información sobre los Datos 1/2 | Analizando los Datos
Primeros Pasos con Pandas
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Contenido del Curso

Primeros Pasos con Pandas

Primeros Pasos con Pandas

1. Los Primeros Pasos
¿Qué es Pandas?SerieDesafíoDataFrameDesafío 1Desafío 2Añadir una Nueva Columna 1/2Añadir una Nueva Columna 2/2Eliminar una Fila/ColumnaDesafíoTrabajar con ColumnasDesafíoFunción iloc() 1/2Función iloc() 2/2
2. Leyendo Archivos en Pandas
Archivos CSVArchivos TXTDesafío 1Desafío 2
3. Analizando los Datos
Visualización de los DatosDesafío 1Desafío 2Información sobre los Datos 1/2Información sobre los Datos 2/2Hallando Valores NulosRetoDescartando Valores NulosRellenando Valores NulosDesafíoDescribiendo los DatosDesafíomax() y min()DesafíoSuma() y Conteo()Valores Únicos

bookInformación sobre los Datos 1/2

En pandas, hay un práctico método llamado info() que proporciona información básica sobre un conjunto de datos. Vamos a explorar cómo utilizar este método.


              
12345

            
import pandas as pd
#It's a dataframe
frame = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/example.csv')
info = frame.info()
print(info)
copy

Este método muestra el número de filas y columnas del dataframe, así como el nombre y el tipo de datos de cada columna. Por ejemplo, nuestro dataframe contiene 20 filas y 5 columnas.

Para determinar el tamaño de nuestro dataframe, podemos utilizar la función len(), como se muestra en el siguiente ejemplo.

Tarea

Tenemos un DataFrame etiquetado data_frame. Es necesario obtener información más detallada sobre este conjunto de datos, como los tipos de datos que contiene, los valores que faltan (y su recuento) y el uso de memoria.

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 4
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En pandas, hay un práctico método llamado info() que proporciona información básica sobre un conjunto de datos. Vamos a explorar cómo utilizar este método.


              
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import pandas as pd
#It's a dataframe
frame = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/example.csv')
info = frame.info()
print(info)
copy

Este método muestra el número de filas y columnas del dataframe, así como el nombre y el tipo de datos de cada columna. Por ejemplo, nuestro dataframe contiene 20 filas y 5 columnas.

Para determinar el tamaño de nuestro dataframe, podemos utilizar la función len(), como se muestra en el siguiente ejemplo.

Tarea

Tenemos un DataFrame etiquetado data_frame. Es necesario obtener información más detallada sobre este conjunto de datos, como los tipos de datos que contiene, los valores que faltan (y su recuento) y el uso de memoria.

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En pandas, hay un práctico método llamado info() que proporciona información básica sobre un conjunto de datos. Vamos a explorar cómo utilizar este método.


              
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import pandas as pd
#It's a dataframe
frame = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/example.csv')
info = frame.info()
print(info)
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Este método muestra el número de filas y columnas del dataframe, así como el nombre y el tipo de datos de cada columna. Por ejemplo, nuestro dataframe contiene 20 filas y 5 columnas.

Para determinar el tamaño de nuestro dataframe, podemos utilizar la función len(), como se muestra en el siguiente ejemplo.

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Tenemos un DataFrame etiquetado data_frame. Es necesario obtener información más detallada sobre este conjunto de datos, como los tipos de datos que contiene, los valores que faltan (y su recuento) y el uso de memoria.

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En pandas, hay un práctico método llamado info() que proporciona información básica sobre un conjunto de datos. Vamos a explorar cómo utilizar este método.


              
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import pandas as pd
#It's a dataframe
frame = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/example.csv')
info = frame.info()
print(info)
copy

Este método muestra el número de filas y columnas del dataframe, así como el nombre y el tipo de datos de cada columna. Por ejemplo, nuestro dataframe contiene 20 filas y 5 columnas.

Para determinar el tamaño de nuestro dataframe, podemos utilizar la función len(), como se muestra en el siguiente ejemplo.

Tarea

Tenemos un DataFrame etiquetado data_frame. Es necesario obtener información más detallada sobre este conjunto de datos, como los tipos de datos que contiene, los valores que faltan (y su recuento) y el uso de memoria.

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