Contenido del Curso
Primeros Pasos con Pandas
Primeros Pasos con Pandas
DataFrame
Para recapitular, una Series
es una estructura de datos unidimensional, similar a una lista o una columna en una hoja de cálculo. Contiene datos del mismo tipo, con cada elemento etiquetado por un índice.
En contraste, un DataFrame
es una estructura bidimensional versátil en Pandas, similar a una tabla o hoja de cálculo, con filas y columnas. Puede contener datos de diferentes tipos, con cada columna funcionando como una Series
. Al igual que una hoja de cálculo, un DataFrame
incluye tanto un índice como etiquetas de columna, lo que lo hace ideal para manejar grandes conjuntos de datos estructurados.
Para crear un objeto DataFrame
, necesitarás usar un dictionary
junto con el constructor .DataFrame()
.
import pandas as pd people_data = {'name' : ['Ann', 'Alex', 'Kevin', 'Kate'], 'age' : [35, 12, 24, 45]} people_df = pd.DataFrame(people_data) print(people_df)
Nota
Si deseas indicar explícitamente que la variable representa un DataFrame, puedes incluir
df
en el nombre de la variable, como se muestra en este ejemplo (people_df
).
Swipe to start coding
Crea un DataFrame animals
usando el diccionario animals_data
.
Solución
¡Gracias por tus comentarios!
DataFrame
Para recapitular, una Series
es una estructura de datos unidimensional, similar a una lista o una columna en una hoja de cálculo. Contiene datos del mismo tipo, con cada elemento etiquetado por un índice.
En contraste, un DataFrame
es una estructura bidimensional versátil en Pandas, similar a una tabla o hoja de cálculo, con filas y columnas. Puede contener datos de diferentes tipos, con cada columna funcionando como una Series
. Al igual que una hoja de cálculo, un DataFrame
incluye tanto un índice como etiquetas de columna, lo que lo hace ideal para manejar grandes conjuntos de datos estructurados.
Para crear un objeto DataFrame
, necesitarás usar un dictionary
junto con el constructor .DataFrame()
.
import pandas as pd people_data = {'name' : ['Ann', 'Alex', 'Kevin', 'Kate'], 'age' : [35, 12, 24, 45]} people_df = pd.DataFrame(people_data) print(people_df)
Nota
Si deseas indicar explícitamente que la variable representa un DataFrame, puedes incluir
df
en el nombre de la variable, como se muestra en este ejemplo (people_df
).
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Crea un DataFrame animals
usando el diccionario animals_data
.
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