Pandas desde CERO: Domina DataFrames y Series en #Python 🐼📊 | Tutorial Completo para Principiantes

¿Quieres aprender a manipular datos en Python con Pandas? En este video, te enseñaré desde cero cómo trabajar con DataFrames y Series, las estructuras de datos más poderosas de Pandas. Aprenderás: ✅ Creación de DataFrames y Series desde diccionarios, listas, CSV, Excel, JSON y bases de datos. ✅ Lectura y escritura de datos en diferentes formatos. ✅ Selección de datos usando loc e iloc o Dataframes. ✅ Manipulación de datos: creación, eliminación y renombrado de columnas, manejo de valores faltantes. ✅ Agregaciones y agrupaciones con groupby y agg. ✅ Combinación de DataFrames con merge y concat. ✅ Operaciones con fechas y manejo de tipos de datos. 📌 Ideal para principiantes en análisis de datos, ciencia de datos y cualquier 📌 Suscríbete para más tutoriales de Python y análisis de datos. #Pandas #Python #DataScience #DataAnalysis #MachineLearning #Programming #Coding #DataFrames #Tutorial #aprendeencasa (Algunos de los enlaces en esta descripción son enlaces de afiliados, lo que significa que si haces clic y realizas una compra, recibiré una pequeña comisión sin coste adicional para ti.) ☕Apoya el canal: https://ko-fi.com/eldld 🤓Crees que te puedo colaborar? Contáctame https://forms.gle/7ENoYvm4unQy9kgX7 Aprende Ciencia de datos, Python, Power BI, Tableau y más con Datacamp: https://datacamp.pxf.io/eldld Github: https://github.com/gcastano/notebooks... Capítulos: 00:00 Introducción a Pandas: Bases y Fundamentos 01:21 Series y DataFrames: Las Estructuras Clave de Pandas 02:59 Tipos de Datos (Dtypes) en Pandas 03:49 Instalación e Importación de Pandas 04:02 Creación de DataFrames desde Diccionarios y Listas 05:14 Carga de Datos desde Archivos CSV: Parámetros Clave 06:24 Manejo de Separadores y Salto de Filas al Cargar CSV 09:03 Selección de Columnas y Tipos de Datos Específicos al Cargar 11:34 Carga de Datos desde Archivos Excel 12:56 Carga de Datos desde JSON y Bases de Datos (SQL) 14:56 Escritura de Datos a CSV y Excel 15:37 Inspección de Datos: Head, Tail, Info y Describe 18:57 Selección de Datos: Métodos .loc y .iloc 20:43 Filtros por Condiciones: Sintaxis con Paréntesis y Operadores 27:31 Filtrado Avanzado: .str.contains y Método .query 29:58 Manipulación de Datos: Modificar, Insertar y Eliminar Registros 33:17 Adición y Eliminación de Columnas: .drop y .inplace 34:47 Renombrar Columnas y Ordenamiento de Datos: .sort_values 37:00 Detección y Manejo de Valores Faltantes (.isna, .fillna, .dropna) 40:44 Agrupación de Datos: Método .groupby y Resetting Index 42:23 Agregaciones Múltiples y Personalizadas con .agg 46:30 Transformación de Datos con Funciones (Apply y Lambda) 49:35 Creación de Tablas Dinámicas (Pivot Tables) 50:57 Despivotar Datos: Método .melt (Desempaquetar) 52:44 Combinación de DataFrames: Método .merge (Joins) 58:16 Concatenación de DataFrames: Método .concat (Apilar Filas) 59:34 Manejo de Fechas y Tiempo: pd.to_datetime y Métodos .dt 59:59 Cierre y Recursos Adicionales