Conceptos básicos de Pandas para principiantes - curso 990 RUB. de Stepik, formación 46 lecciones, fecha 5 de noviembre de 2023.

Sobre el curso
1. Información
Conceptos básicos de Numpy
1. ¿Por qué necesitas Numpy para aprender Pandas?
2. Práctica: forma, tipo d, ndim, ceros, unos, rango 
3. Tipos de datos y su conversión, aritmética, acceso a elementos.
4. Práctica: aritmética, conversión de tipos, acceso a elementos
5. Arreglos bidimensionales y tridimensionales. Aprendiendo a usar índices 
6. Práctica: fortalecer el trabajo con índices 
7. Enmascarar y cortar juntos, indexación elegante y también remodelación 
8. Práctica: aprender a cambiar la forma de una matriz 
9. Más sobre remodelación, transposición, funciones unarias y binarias 
10. Práctica: consolidar conocimientos sobre funciones unarias y binarias 

11. Funciones lógicas y función dentro de una función, así como dónde y estadísticas.
12. Práctica: dominar funciones útiles 
13. Funciones cualquiera, todo, ordenar, único, in1d. Descripción general del álgebra lineal 
14. Funciones de permutación y barajado. Guardar una matriz en un archivo 
Introducción a los pandas
1. Primer contacto con la serie.
2. Práctica: prueba tus conocimientos sobre la serie 
3. Obtenga más información sobre series: índices, suma, comprobación de NaN 
4. Práctica: sutilezas al trabajar con series.
5. Primer contacto con DataFrame 
6. Obtenga más información sobre DataFrame: índices, diccionarios anidados, del y .T 
7. Práctica: funciones de indexación 
8. Funciones reindexar, soltar e indexar en un marco de datos 
9. Práctica: sacar lo que necesitas, quitar lo que no necesitas 
10. Operadores loc, iloc, at, iat. Adición de múltiples marcos de datos.
11. Adición de marcos de datos, clasificación, aritmética con espacios.
12. Estadísticas descriptivas. Valores únicos 
13. Prueba 
14. Prueba (continuación) 
Pandas: trabajando con fuentes de datos
1. ¿Qué es el formato CSV y cómo domesticarlo?
2. Obtenga más información sobre el procesamiento de pases 
3. Aprender a leer archivos grandes en pedazos 
4. ¿Quién es JSON y cómo hacerse amigo de él?
5. Conociendo los formatos HTML, XML, PICKLE, HDF5 
6. Buen Excel antiguo y un poco sobre bases de datos.
Pandas: limpieza y preparación de datos para análisis
1. Aprendiendo a manejar pases 
2. Comprobamos los datos en busca de duplicados y los eliminamos.
3. Sobre sustitución de valores y discretización.
4. Identificamos emisiones y las eliminamos adecuadamente 
5. Crear matrices de variables ficticias 
6. ¡Trabajar con cuerdas es más fácil de lo que parece!
Pandas: unión de datos y transformación de formas
1. Introducción a la indexación jerárquica
2. Acciones con múltiples índices en marcos de datos.
3. Aprendiendo a conectar marcos de datos usando merge
4. Analógico para fusionar; concatenación de marcos de datos usando concat
5. Combinando datos y transformación de formularios