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SEMANA 12 - Coggle Diagram
SEMANA 12
Creación de una serie:
serie=pd.Series(datos, index=indice)
Ejemplo:
import pandas as pd
lista=[1,2,3,4,5]
serie=pd.Series(lista)
Para obtener los indices de cierto intervalo
print(serie[0:3])
lista=[1,2,3,4,5,6]
serie=pd.Series(lista,index=[Primero,segundo,tercero,cuarto,quinto,sexto])
Reemplazar un dato:
serie[#indice]=nuevo valor
Eliminar un dato de la serie
nueva_serie=serie.drop(#indice a eliminar)
El método drop no elimina el dato de la serie original
Eliminar un rango de datos de la serie
nueva_serie=nueva_serie.drop(serie.index[1:4])
Eliminar dato de la serie original
del(serie[3])
Es una librería de python para trabajar con datos heterogeneos y mayor facilidad de tabular los datos
La estructura de pandas se compone por:
import pandas as pd, sirve para invocar la libreria
Serie: es unidimensional
puede crearse a partir de listas o diccionarios
cada elemento tienen indices asociados
Data frame
Estructura bidimensional
tiene filas y columnas indexadas
data=pd.DataFrame(dato,index=index)
datos={"Nombre":["Ana","Luis"],"Edad":[23,31],"Ciudad":["Quito","Guayaquil"]}
indices=["A1","B2","C3","D4"]
df=pd.DataFrame(datos,index=indices)
Seleccionar una columna
print(datos.nombre de columna)
print(datos["nombre de columna"])
Seleccioanr una fila
print(datos.iloc[2]) o un rango print(datos.iloc[2:5])
para modificar o agregar elementos
datos["nombre de elemento a modificar o agregar"]="Información a agregar o modificar"
Las etiquetas tiene utilidad a la hora de reemplazar datos que tengan la etiqueta que queremos cambiar como:
serie["pe"]="Nuevo valor"
serie["pa"]="Agregar nuevo valor"
new_serie=serie.drop("pi")