Lección 6 del curso Pandas Nivel Básico.
En la lección anterior vimos los principales tipos de datos que podemos almacenar en un DataFrame de Pandas. Así que en esta lección veremos diferentes formas de seleccionar y manipular columnas y filas, todas ellas muy usadas en el proceso de limpieza y preparación de datos que encontraremos en nuestros proyectos de Ciencia de Datos y Machine Learning.
En primer lugar veremos diferentes formas de seleccionar una o múltiples columnas de nuestro DataFrame usando indexación así como los métodos «loc», «select_dtypes», «filter» y con el uso de condicionales.
Después aprenderemos diferentes herramientas para la selección de una o múltiples filas de nuestro DataFrame usando los métodos «iloc» y «loc».
Luego veremos cómo combinar las técnicas de selección de columnas y filas para seleccionar porciones de un DataFrame (es decir un sub-grupo de filas y de columnas).
Una vez revisadas estas técnicas para la extracción de filas y columnas, veremos técnicas para renombrar, eliminar o agregar filas y columnas a la tabla de datos.
Y finalizaremos la lección con un ejemplo práctico en done pondremos a prueba varias de estas técnicas para realizar una fase de procesamiento del dataset:
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Muy bien, acabamos de ver las principales formas de extraer columnas, filas y porciones de un DataFrame usando herramientas de indexación (similares en algunos casos a las usadas en NumPy) así como métodos propios de los DataFrames de Pandas.
Además, en el ejercicio práctico vimos como aplicar varias de estas técnicas y adicionalmente vimos cómo eliminar datos faltantes de nuestro set de datos.
Todas estas herramientas resultarán de gran utilidad en las fases de pre-procesamiento y análisis de datos que encontraremos en nuestros proyectos de Ciencia de Datos y Machine Learning.
En la próxima lección nos enfocaremos en otro grupo de herramientas que también son de uso común: veremos las diferentes formas de ordenar DataFrames.
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