¡Ya está aquí! En esta temporada de webinars te presentamos contenidos que te ayudarán a instalar Python, a usar el método de cuadernos Jupyter Notebooks, leer y escribir csvs, verificar columnas, agruparlas, ejecutar tablas dinámicas, crear bases a partir de bases relacionales, crear mapas y más. Como requisito, debes tener instalado Python, al menos la versión 3. Aquí te enseñamos cómo. ¡Disfruta!
Limpieza de datos con Pandas y Jupyter Notebook de Python
Cuaderno de Python y bases de datos que necesitarás
1:00 -8:30 Introducción a la temporada de webinars
8:30- 17:30 ¿Qué es Python, qué es Pandas y qué es Jupyter, por qué son útiles?
22:30 Instalación y qué es nbviewer
22:46 Un cuaderno “vivo” y cómo funciona
26:24 Importar Pylab
27:32 Leer un csv
29:17 Conocer el tipo de objeto, manejo de series
34:15 Manejo de dataframes
37:00 Cómo graficar
39:12 Revisar columnas
41:00 Explorar por índices y etiquetas
44:00 Creación de funciones, uso de función sub
48:00 Graficar después de la limpieza
50:11 Limpieza con funciones
52:00 Filtrar por columnas
56:00 Contestar preguntas (con unstack)
Manipulación, agrupación y pivotes (o tablas dinámicas)
Cuaderno de Python y bases que necesitarás
3:42 Librerías necesarias
4:45 Tablas dinámicas
6:40 Definir función de agrupación
8:30 Función len
11:16 Función margins
18:43 Múltiples valores y múltiples índices
26:25 Graficar
31:45 Agrupar, parte 2
37:30 Crear una función para ofuscar los nombres y no revelar datos privados
47:50 Agrupar por (función group.by)
Leer y escribir archivos, bases de datos relacionales, gráficos avanzados
Cuaderno de Python y bases de datos
6:00 Introducción
10:19 Pandas y su analogía a bases de datos relacionales
13:00 Diferencia entre unión y relación
14:15 Bibliotecas a importar, importación de sqlite3
18:00 Convertir fechas
18:35 Hacer queries o selecciones
20:00 Obtener la fecha de espera con aritmética
22:00 Uso de función drop.na
25:00 Uso de función describe
30:00 Limpiar datos incoherentes
31:50 Graficar por año
38:40 Usar SQLite para analizar una base de datos relacional
40:33 Seleccionar todas las pistas
40:50 Función Outer Join
45:50 exportar una tabla desnormalizada a csv
56:00 Agrupar por categorías
59:00 Graficar por categorías
Geodatos con basemap
Cuaderno de Python y bases de datos
2:00 Introducción a proyecciones cartográficas
7:00 Presentación de Basemap y otras formas de mapeo compatibles con Python
11:23 Bibliotecas a importar e instalación de basemap
15:00 Archivos dat o archivos de coordenadas a usar
18:30 Importar basemap
19:30 Cargar datos de terremotos globales
25:00 Ingresar las coordenadas para visualizar cada punto
28:30 Mapeando un set de datos de VIH
30:50 Uso de función plot.area
36:00 Uso de apply
40:00 Uso de plt.hexbin
45:00 Ajustes en los parámetros
59:00 Osmnx