Contenido del Curso
Primeros Pasos con Pandas
Primeros Pasos con Pandas
DataFrame
Series es la estructura de datos más simple en pandas. Ahora vamos a profundizar en una estructura de datos más compleja: DataFrame. Se trata de un objeto bidimensional de uso más común.
Piense en un DataFrame como algo parecido a una hoja de cálculo, capaz de contener grandes volúmenes de datos. Como una hoja de cálculo, un DataFrame viene con un índice y columnas.
Para crear un objeto DataFrame, necesitará utilizar un diccionario junto con la función .DataFrame(). Examinemos cómo se ejecuta la codificación.
import pandas as pd dataset = {'name' : ['Ann', 'Alex', 'Kevin', 'Kate'], 'age' : [35, 12, 24, 45]} data_frame = pd.DataFrame(dataset) print(data_frame)
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Vamos a crear un DataFrame animal utilizando los datos del dataset y la función pd.DataFrame(). ¡Pruébelo!
Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones¡Gracias por tus comentarios!
DataFrame
Series es la estructura de datos más simple en pandas. Ahora vamos a profundizar en una estructura de datos más compleja: DataFrame. Se trata de un objeto bidimensional de uso más común.
Piense en un DataFrame como algo parecido a una hoja de cálculo, capaz de contener grandes volúmenes de datos. Como una hoja de cálculo, un DataFrame viene con un índice y columnas.
Para crear un objeto DataFrame, necesitará utilizar un diccionario junto con la función .DataFrame(). Examinemos cómo se ejecuta la codificación.
import pandas as pd dataset = {'name' : ['Ann', 'Alex', 'Kevin', 'Kate'], 'age' : [35, 12, 24, 45]} data_frame = pd.DataFrame(dataset) print(data_frame)
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DataFrame
Series es la estructura de datos más simple en pandas. Ahora vamos a profundizar en una estructura de datos más compleja: DataFrame. Se trata de un objeto bidimensional de uso más común.
Piense en un DataFrame como algo parecido a una hoja de cálculo, capaz de contener grandes volúmenes de datos. Como una hoja de cálculo, un DataFrame viene con un índice y columnas.
Para crear un objeto DataFrame, necesitará utilizar un diccionario junto con la función .DataFrame(). Examinemos cómo se ejecuta la codificación.
import pandas as pd dataset = {'name' : ['Ann', 'Alex', 'Kevin', 'Kate'], 'age' : [35, 12, 24, 45]} data_frame = pd.DataFrame(dataset) print(data_frame)
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Piense en un DataFrame como algo parecido a una hoja de cálculo, capaz de contener grandes volúmenes de datos. Como una hoja de cálculo, un DataFrame viene con un índice y columnas.
Para crear un objeto DataFrame, necesitará utilizar un diccionario junto con la función .DataFrame(). Examinemos cómo se ejecuta la codificación.
import pandas as pd dataset = {'name' : ['Ann', 'Alex', 'Kevin', 'Kate'], 'age' : [35, 12, 24, 45]} data_frame = pd.DataFrame(dataset) print(data_frame)
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