Pandas es la mejor y más popular biblioteca de Python para machine learning. Esta biblioteca ofrece una amplia variedad de funciones que te ayudarán a manipular datos, optimizar tu algoritmo de machine learning y mucho más. Este tutorial de python pandas te ayudaremos a familiarizarte con esta biblioteca y dominar las funcionalidades más utilizadas con ejemplos de código y tutoriales en video que te ayudarán a crear tu primer marco de datos (data frame), limpiar un dataset de información, leer archivos CSV, entre otras cosas...
Este tutorial de pandas es interactivo usando LearnPack y tambien cuenta con un mentor AI llamado Rigobot, que lee tu codigo y responde todas tus preguntas inmediatamente.
Los ejercicios en este tutorial han sido creados en aproximadamente 80 horas de desarrollo por expertos en machine learning y revisados cuidadosamente por nuestros colaboradores para asegurarnos de que tengas la información más precisa e importante que te ayudará a comenzar tu carrera en machine learning.
En este tutorial, veremos las funciones más importantes y básicas proporcionadas por Pandas que te ayudarán a trabajar con datos en machine learning. A continuación, algunos de los temas que se cubrirán en este tutorial son:
| Ejercicio | Descripción del tema |
|---|---|
| Instalar Pandas | Estos ejercicios cubren cómo instalar Pandas, cómo importar la biblioteca Pandas en un archivo de Python, y cómo crear tu primer script en Python. |
| DataSets | Estos ejercicios explican qué son los conjuntos de datos y cómo trabajar con ellos. |
| Series | Estos ejercicios explican qué son las series en Pandas y cómo usarlas. |
| DataFrames | Estos ejercicios explican cómo crear un DataFrame de información y qué funciones se pueden usar para trabajar con ellos. |
| Clean DataSets | Esta clase cubre qué es la limpieza de datos, las funciones que Pandas ofrece para limpiar un DataSet, y las mejores prácticas para limpiar un DataSet. |
Puedes iniciar este tutorial rapidamente usando nuestra tecnologia aprende en un clic para tu maquina local o en la nube en 2 pasos sencillos, haz click aqui para empezar.
Queremos expresar nuestro más profundo agradecimiento a los siguientes colaboradores por su valioso apoyo en la creación de este tutorial.
| Colaborador | Cuenta de GitHub |
|---|---|
| Alejandro Sanchez | alesanchezr |
| Martín Suárez | kiddopro |
| Lorena Gubaira | Lorenagubaira |
| Tomas Gonzalez | tommygonzaleza |
| Hernán García | hernanjkd |
| Ernesto Gonzalez | UmiKami |
| Hector Chocobar | hchocobar |
| Charly Chacón | Charlytoc |
| Agustín Fernández | Dasher83 |
| Ignacio Cordoba | nachovz |
Este tutorial y muchos otros ejercicios están diseñados para estudiantes como parte del Bootcamp de Programación de 4Geeks Academy. Actualmente, tenemos dos cursos disponibles. El primero es el Curso de Desarrollador Full Stack, en este curso aprenderás tecnologías como HTML5, CSS3, JavaScript, Python, Flask, SQL y muchas otras. El segundo es el Bootcamp de Data Science donde aprenderás tecnologías como Python, fundamentos de algoritmos, Pandas, bases de datos SQL y muchas otras tecnologías. Puedes encontrar más información sobre estos cursos y el próximo curso de Blockchain y Web3 en la página web oficial de 4Geeks Academy.