4| Series temporales y gráficos en Python Pandas Matplotlib y Seaborn
Вставка
- Опубліковано 27 бер 2021
- 📚 Únete a más de profesionales en nuestro curso:
👉www.udemy.com/course/visualiz...
📚📚 Que tal amig@, al ver este video aprenderás a manejar tus series temporales utilizando la librería Pandas de Python. Además aprenderás a realizar gráficos utilizando la librería Matplotlib y seaborn, recuerda que este es un video de una serie de contenido de la librería pandas.📚📚
👍 Si te gusto este video y quieres seguir aprendiendo como programar en Python no olvides suscribirte en mi canal, activar la campanita de notificaciones y darle me gusta a la publicación, de esta forma estarás contribuyendo en el desarrollo de mi canal. 👍
✅CURSOS:
📚 1. Curso de visualización de datos en Python:
go.hotmart.com/C82406958U?dp=1
🔥 Sígueme en mis redes sociales como:
✅ / aquapy_ingenieria
✅ / aquapy.ingenieria
📝 Para desarrollar este video puedes descargar los ficheros en el siguiente enlace:
github.com/Aquapy/Series_temp...
🐼No olvides que este video hace parte de una serie de videos de la librería pandas:🐼
1| Introducción al manejo de Pandas en Python | Curso Python desde cero en español.
2| Leer y guardar archivos EXCEL, CSV, HTML y TXT Python Pandas | Curso Python desde cero en español.
3| Filtrar dataframe en pandas Python, selección de filas y columnas python - Función .loc y .iloc.
4| Series temporales y gráficos en Python Pandas Matplotlib y Seaborn.
5| Series temporales funciones de tiempo en Python Pandas Timestamp - Period.
6| Concatenar Dataframes en pandas - una aplicación en series temporales.
#matplotlib #pandas #seaborn #Python #seriestemporales #dataframes
Muchas gracias, increible
woou son increíbles todos tus videos
Gracias juanitos espero que te sean útiles !!! un saludo 😊👍
Excelente aporte. Me ayudó a trabajar con datos de la Comisión Nacional del Agua de México. ¡Saludos!
Buenisimo
Son Oro puro cada uno de los videos, es el mejor curso. Muchas gracias
🤭🤭 genial Lina me alegro que te sean útiles los videos ☺️ un saludo!!!
Muy buenos todos tus videos, muy didácticos, precisos y 100% aplicables a la práctica!!!
Muchas gracias por tu comentario, de verdad que nos alegra mucho poder contribuir a tu desarrollo profesional. Esperamos que el resto del contenido del canal te sea muy útil, un saludo 😉!!!!
impecable
Hola Rodrigo, muchas gracias por tu mensaje!!!!!
Excelente video. Mil gracias!
Hola Eduardo muchas gracias por tu comentario 😉 esperamos que el contenido te sea útil. Si conoces de más personas que les pueda interesar el contenido te agradeceríamos mucho que compartieras 😉
Muy buen video, super completo, gracias!
Muchas gracias !!!
EXCELENTE VIDEO, MI ESTIMADO. MUCHAS GRACIAS.
Muchas gracias Nino... un Saludo!
Excelente!
Muchas gracias Juan Diego, un Saludo!!
Excelente explicación. Lo haces perecer que no es complicado. Continua así. Saludos
Hola Leonardo muchas gracias por tu comentario 😉, nos alegra que el video te sea útil. Si sabes de alguna persona que le quiero aprender nos ayudarías un montón COMPARTIENDO el contenido muchas gracias 😉!!!
Creo que es necesario hacer un vídeo para análisis visual de datos. Muchas gracias son muy buenos tus vídeos
Hola Nelson la parte de análisis visual es muy importante, tanto que vamos a crear un curso completo, cuando lo tengamos lo notificaremos !! Un saludo !!!
Cordial Salud, excelente explicación, muchas gracias _____ quisiera conocer más sobre las predicciones de las series temporales
Gracias por tu recomendación lo tendremos en cuenta!!!
Graciaaaas!
Muchas gracias Valeria por tu comentario esperamos que el contenido sea útil para ti. Un saludo 😊👍
Buena Diego, Saludos desde Bogotá
Saludos Nesticor!!! Gracias!!
Me salvó la tesis xd
Nos alegra mucho Moisés un saludo gracias por compartir
excelente video!!!!! podrías realizar un analisis de calidad de datos osea datos atipicos o limpieza de datos
Lo tendré en cuenta muchas gracias Eddy un saludo!
👏🙏👍
Muchas gracias por tu comentario Antonio ☺️, un saludo !!!
buen video. Podrías realizar un video sobre limpieza de datos.
Muchas gracias, lo tendré en cuenta !!
hola muy bueno vídeo, crees que se le pueda aplicar una prueba de estacionalidad a este tipo de datos? podrías hacer un vídeo explicando pruebas de estacionalidad en series de tiempo por favor?
Hola Lion se podrían hacer algunas pruebas, lo tenderemos en cuenta para un próximo vídeo ... Un saludo y gracias por tu comentario 😉!!!! En cualquier caso si tienes dudas nos puedes escribir a aquapyingenieria@gmail.com
Muchas gracias por el contenido, tengo una duda, entiendo que las gráficas me están agarrando automáticamente el index como eje X, lo cual resulta muy conveniente, mi duda surge porqué quiero aumentar el número "ticks" en el eje X ya que quiero hacer un histograma que muestre la progresión de "Y" por horas a lo largo del día, he buscado soluciones pero en cada uno de ellos tienen definidos los ejes X y Y por listas, el asunto es que aquí no está así ¿Sabes cómo se podría hacer en este caso?
Gracias por consultarnos Jesús, creo que lo más sencillo en este caso sería definir tus datos horarios desde el dataframe y posteriormente graficarlos. Para esto es necesario que tengas datos horarios de tu variable disponibles. Si no encuentras solución no dudes en escribirnos a aquapyingenieria@gmail.com con gusto te ayudaremos. Un saludo 😊👍!
Soy nuevo en el area me podria ayudarme con la siguiente cuesionante? que pasa si no tengo los datos de las fechas seguidos? es decir tengo muchos datos un mismo día, luego no tengo datos en una semana y nuevamente tengo muchas datos otro día, agradezco su colaboración, gracias
Hola Felicks gracias por escribirnos. La respuesta es depende lo que quieras hacer con tus datos. En general, si fuera para graficar no pasaría nada. Si quieres hacer una predicción por ejemplo, podría ser interesante tener datos con frecuencia regular. Pero como te dije depende. Si tienes algún problema en concreto, escríbenos a aquapyingenieria@gmail.com y te ayudamos. Un saludo!!!
hola, tus videos son súper intuitivos!!! quería saber si tienes ventana deslizante en alguna de tus listas de videos
Hola Paula muchas gracias por tu comentario 😁😁.. no entiendo muy bien a qué te refieres con ventana deslizante 😅😅
ya has trabajo con esto en python antes?
@@Aquapying Miré que existe esta función en python: r = df.rolling(window = 10) tiene otros parámetros como: min_periods, center, win_type on, axis y closed. ya has trabajdo con esta función en Python?
Hola Paula, cuando es útil si. En los momentos en que deja de ser útil es cuando tienes muchos datos, es decir, un dataframe con muchas filas y columnas. En esos casos es cuando es más recomendable trabajar con estadísticas y métodos de pandas para verificar datos faltantes, datos nulos, valores atípicos, etc. Por lo demas el método rolling es una buena herramienta 😊👍👍
Tendré en cuenta el tema para explicarlo en un próximo vídeo. 👍👍
Tengo una duda, porque usar jupiternotebook? por ejemplo por que no visual ?
Hola Bryan en general puedes usar el que tú quieras, no hay una preferencia por uno u otro. En lo general usamos jupyter lab, pero todo lo que hacemos lo puedes replicar en visual sin problema !! Un saludo, excelente duda y comentario 😉
Porque nos gráficos os eixos x e y já estão definidos?? Fiz aqui deu errado
pode estar relacionado ao formato de data que seus dados têm. Nesse vídeo ele explicou um pouco melhor o assunto: ua-cam.com/video/FeDy31JKVbc/v-deo.html
Não consigo inserir o datetime nos dados.
Hola Rafaela, si tienes dudas sobre el proceso nos puedes escribir a aquapyingenieria@gmail.com. Un Saludo!!!
Amigo pero no explicas qué significa index_col=0 y parse_dates=True
Hola Marcelo gracias por escribirnos, en este video lo puedes entender ua-cam.com/video/zgR6hhMyaLQ/v-deo.html
En general index_col envía la columna que elijas al índice y el parse_dates cuando es True convierte el índice en formato de fecha para que pandas lo reconozca como una serie temporal. 😁
Muchas gracias amigo
Muy buenos videos, muchas gracias por tu aporte.
Muchas gracias Gabriel,, espero te sea útil el contenido, si sabes de alguien más que lo necesite te pediría que por favor lo compartieras, de esa forma nos ayudas para poder generar más aportes. Un saludo ☺️!!