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Cargar datos de Excel y CSV a DataFrames de Pandas con Python
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- Опубліковано 17 сер 2024
- Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2021, 19 de Julio). Cargar datos de Excel y CSV a DataFrames de Pandas con Python [Video]. UA-cam. [Incluye aquí la URL del video].
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Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo ( • Curso de Inteligencia ... ) se encuentra una guía secuencial para aprender:
1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.
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En este video se explica cómo cargar datos en DataFrames de Pandas a partir de archivos CSV (comma separated values - valores separados por comas) y a partir de archivos de Excel.
Índice del Video:
00:00 Introducción a cómo cargar archivos con Pandas.
00:48 Explicación del contexto de los datos y archivos a cargar.
04:40 Ejemplos de cómo cargar archivos CSV.
22:33 Ejemplo de cómo cargar archivos de Excel.
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#python #pandas
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eres un crack...explicas muy bien
Siempre encuentro valor en los videos, son buenísimos a nivel explicativo y práctico, gracias.
Muchas gracias por el excelente contenido que nos compartes.
Sin lugar a duda hablado de encontrar valores, encontré un mina de oro
¡Muchas gracias por tus comentarios y por ver el canal!
Felicitaciones, tus videos son excelente y tu habilidad académica es muy buena, gracias por compartir tus conocimientos
Jairo muchas gracias por tus palabras :)
Que bien explica y que paciencia tiene este hombre😂
@pablorios7674 muchas gracias :)
muy buen video... muchas gracias y espero que sigan muchos mas !!!
Muchas gracias por tus comentarios Yarf :)
Excelente profesor, gracias.
Gracias por interactuar con el contenido del canal :)
Excelente videos, muy buenos!
@TheCleiva feliz año!!!
GRACIAS, EXCELENTE EXPLICACIÓN
Gracias por escribirnos y por ver el canal :)
muy buena explicación!
Muchas gracias por tu comentario :)
Que maravilla !
Gracias por comentar! :)
Como siempre un excelente contenido.
Muchas gracias por tus comentarios y por ver el canal :)
Que buen contenido, gracias!
Gracias por ver el canal :)
Hola excelentes videos y gran habiidad didactica de tu parte , pero como critica contructiva , en la descripcion deja links de descarga de los archivos que uses, asi podemos trabajar con ellos facilmente
Muchas gracias por tus comentarios y por la retroalimentación. En una oportunidad que tenga subiré los vínculos específicos a los archivos. Ciertamente sí aportarán valor educativo y ese es justo el objetivo del video :) Mientras tanto aquí va un vínculo a un repositorio de github que tiene los archivos de todos los videos que he utilizado en el canal (en otras carpetas del repositorio también está el código): github.com/CodigoMaquina/code/tree/main/datos
@@CodigoMaquina Excelente canal , tienes el don de la enseñanza
@@CodigoMaquina Muchas Gracias por el repo
@@pabloklein6552 ¡Muchas gracias! Seguimos en contacto.
Hola Alós archivo cvs. Que y los de Excel utilizas de donde puedo descargarlos para realizar los ejemplos me h pasado en varios vídeos no tener los archivos cvs
Hola Manuel. Gracias por ver nuestro contenido. Te comento que todo el código y datos que utilizo en los videos, los puedes descargar de nuestro repositorio de github. En particular los datos de este video, los puedes descargar de github.com/CodigoMaquina/code/tree/main/datos
Hola profesor.Muy interesante el video.Una pregunta.Si mi computarora es Modelo Viejo, affects mi trabajo?Estoy comenzando la programpacion.Dios me lo bendiga.
Muchas gracias por tus comentarios y la bendición. Con respecto a tu pregunta, mientras tu computadora soporte python, los resultados siempre serán consistentes independientemente de si tu computadora es relativamente nueva o vieja.
Saludos.
Muy interesante el video.
Estoy iniciando el manejo de datos, con Pandas.
Y estoy interesado en saber, si es posible y como hacer la conversión de Diccionario a DataFrame.
Gracias anticipadas.
Gracias por seguir el contenido del canal y por tu pregunta. La conversión de diccionario a dataframe es directa, solo incluye el diccionario en el constructor del dataframe, por ejemplo, DataFrame(diccionario). En el siguiente vínculo, aunque de otro tema, hay un ejemplo de conversión: ua-cam.com/video/x-7BHjMA15M/v-deo.html
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Gracias por seguir el contenido del canal!
Excelente Video, tengo un csv que tienen datos de los contagiados por covid 2021 (enero a noviembre), los registros de los contagiados son reglón por reglón, ósea cada fila es de un contagiado, tiene otra columna que muestra el año/mes/dia , lo que deseo hacer es una grafica de un determinado mes ejemplo: mes de octubre x cada dia [dia1, dia2 ....] y los contagiados por cada dia , por favor me puedes dar una mano . Gracias
Por lo que comentas suena que tienes un proyecto muy interesante de manejo, exploración y visualización de datos. Te recomiendo echarle un ojo a nuestras playlists de manejo de datos con Pandas y visualización de datos con Matplotlib. Seguro podrán servirte al menos como punto de partida para la ejecución de tu proyecto. Aquí van los vínculos:
Playlist sobre el manejo de datos con pandas:
ua-cam.com/play/PLat2DtY8K7YUFy8OwcwzcoicZjk4sqVZX.html
Playlist sobre visualización de datos:
ua-cam.com/play/PLat2DtY8K7YWB3X5oJiXb5qON0rA3j0J6.html
Gracias por ver el canal :)
Yo utilizo los archivos .ipynb desde Visual Studio Code, y al cargar un archivo .csv que contiene 10millones de registros de una sola columna, lo carga bien pero al manipularlos como querer modificar el tipo de dato de una columna, se empieza a demorar demasiado a procesar o hasta se cuelga.
Mi pregunta es cómo de debería trabajar si ya uso una base datos de millones de registros??
Gracias por seguir el contenido del canal y por la pregunta. En tu caso tal vez te convenga ver otras alternativas a Pandas como Dask y Pyspark o procesar los datos con otros lenguajes.
@@CodigoMaquina actualmente solo para analizar de forma descriptiva ésta cantidad de información, utilizo PowerBI pero quisiera dar el paso al análisis predictivo y uso de machine learning, por eso estaba estaba viendo y aprendiendo sobre Python y éstas librerías, investigaré más entonces, gracias.