CURSO de PYTHON con PANDAS Para Ciencia de Datos - combinar DataFrame

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  • Опубліковано 11 лип 2024
  • #cienciadedatos #python #pandaspython
    Pandas es una muy popular librería de código abierto dentro de los desarrolladores de Python, y sobre todo dentro del ámbito de Data Science y Machine Learning, ya que ofrece unas estructuras muy poderosas y flexibles que facilitan la manipulación y tratamiento de datos.
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КОМЕНТАРІ • 31

  • @dondotcom9901
    @dondotcom9901 Рік тому +10

    Me encanto el curso y tu forma clara y directa para explicar. Lastima que aun no tienes el de graficos... Muchas gracias y felicitaciones por el gran trabajo!!

  • @angelhc4757
    @angelhc4757 Місяць тому

    que curso tan hermoso 🥺 lo he terminado

  • @vrdarkal
    @vrdarkal Рік тому +2

    Muchas gracias bro por compartir tus conocimientos!.
    Tambien para el que esté un poco perdido al igual que yo, al final cuando yacklyon explica la propiedad how, veanlo asi:
    inner, que es el valor por defecto, lo que hace es que solo agrega los valores donde las celdas del campo clave coincidan en ambos. Es la interseccion de dos conjuntos.
    Outer, toma todos los valores de ambos DF, y los mezcla sin importar si algun valor de algún campo no esté, en este caso agrega NaN. Es la union de dos conjuntos.
    left, toma solo los valores del primer DF que se pasó como argumento. Es la unidad del primer conjunto.
    rigth, toma solo los valores del segundo DF. Es la unidad del segundo conjunto.
    Cualquier opcion crea el DF nuevo con todos los campos que integran cada DF.

  • @brayanmoreno240
    @brayanmoreno240 Рік тому +1

    Muchas gracias por el curso, es perfecto para empezar, quedo en espera del curso de graficos.

  • @galaxytrongamerop6018
    @galaxytrongamerop6018 Рік тому +1

    Excelente curso para empezar en este mundo de ciencia de datos, ¡100% recomendado!

  • @germanza
    @germanza 11 місяців тому

    Excelente curso, muy bueno y claro. Esperando el siguiente, saludos

  • @gustavotorbello9705
    @gustavotorbello9705 Рік тому +1

    Excelente y claro! espero el de los graficos!

  • @camiloberdugo3081
    @camiloberdugo3081 2 роки тому +1

    Muy buen curso, esperare el de los graficos.Muchas gracias

  • @alfonsoramirez123
    @alfonsoramirez123 Рік тому +1

    Gracias por explicar en difwrentes ebtornos de desarrollo,👍

  • @TheOtti7
    @TheOtti7 11 місяців тому

    Muchas gracias! excelente curso

  • @roderiluisaguilarcanlla4110
    @roderiluisaguilarcanlla4110 Рік тому +1

    Excelente curso!

  • @AngelGeraldoTech
    @AngelGeraldoTech 9 місяців тому

    Excelente curso, muchas gracias

  • @RainSoundsToConcentrate
    @RainSoundsToConcentrate Рік тому +2

    gracias :)

  • @martincastillo8390
    @martincastillo8390 8 місяців тому

    Me recordo a Programacion ATS, MUCHAS GRACIAS, EXECLENTE EXPLICACION

  • @germanluisponzio3734
    @germanluisponzio3734 7 місяців тому

    Me fume tus 11 videos en un dia bro, excelente y muy buena manera de explicar, ya sacaste los nuevos videos para combinar con graficos ?

  • @isantana4050
    @isantana4050 6 місяців тому

    Termine el curso espero la parte de análisis de datos y gráficas con Pandas!

  • @fixmadevelopers5972
    @fixmadevelopers5972 5 місяців тому

    Buen contenido

  • @juanjosediaz809
    @juanjosediaz809 5 місяців тому

    Espero el segundo curso :(

  • @elrama6915
    @elrama6915 Рік тому +2

    el de grafico , porfaaaaa

  • @GarzonG6
    @GarzonG6 6 місяців тому

    mil gracias, en la versión que estoy usando de Python, cuando concateno por columnas y hago df.columns, no muestra la columna que usó de base para la unión.

  • @rafaelopz7929
    @rafaelopz7929 Рік тому +1

    Muchas gracias por tus cursos, están increíbles.

  • @alejandromagri9905
    @alejandromagri9905 9 місяців тому

    viendo el contenido con velocidad 1.75 :)

  • @LuisLopez-sc1qc
    @LuisLopez-sc1qc 11 місяців тому

    ya soy un pandas

  • @piroloco8870
    @piroloco8870 11 місяців тому +1

    MUY BUENO!!! CUANDO SALE EL CURSO DE GRAFICOS?GRACIAS!

  • @fscode5021
    @fscode5021 2 роки тому +5

    AQUI TE PONGO EL CODIGO Y EVITA PERDER TIEMPO DE VIDA
    import pandas as pd
    #CONCATENACION
    #Concatenamos por las Filas "Nombre"
    DF1 = pd.DataFrame({'NOMBRE': ['JOSE', 'MAX'],
    'CARRERA': ['Economia', 'Arquitectura'],
    'EDAD': [23, 26]}).set_index('NOMBRE')
    DF2 = pd.DataFrame({'NOMBRE': ['Aurora', 'Maria'],
    'CARRERA': ['Medicina', 'Informatica'],
    'EDAD': [22, 28]}).set_index('NOMBRE')
    DF = pd.concat([DF1, DF2])
    DF
    #Concatenamos por la colunma "AUTOS" punto de union
    DF1 = pd.DataFrame({'AUTOS': ['Nissan', 'Ford', 'Audi'],
    'COLOR': ['Blanco', 'Rojo', 'Azul'],
    }).set_index('AUTOS')
    DF2 = pd.DataFrame({'AUTOS': ['Nissan', 'Ford', 'Audi'],
    'MODELO': ['2018', '2020', '2022'],
    }).set_index('AUTOS')
    DF = pd.concat([DF1, DF2]),axis = 1 # 0 = filas (por defecto)---- 1 = columnas
    DF
    # MEZCLA informacion comun y clave
    DF1 = pd.DataFrame({'AUTOS': ['Nissan', 'Ford', 'Audi'],
    'COLOR': ['Blanco', 'Rojo', 'Azul'],
    }).set_index('AUTOS')
    DF2 = pd.DataFrame({'AUTOS': ['Toyota', 'Ford', 'Audi'],
    'MODELO': ['2018', '2020', '2022'],
    }).set_index('AUTOS')
    DF = pd.merge(DF1, DF2, how = 'outer')
    #outer para las filas .----inner para las columnas
    #left para referencia izquierda o right para la derecha
    DF