Aprende el flujo esencial de Pandas mediante nueve laboratorios guiados Beginner y 45 pasos de programación verificados. Desde importar la biblioteca y crear una Series, avanzarás a construir DataFrame, leer CSV, seleccionar y filtrar filas, ordenar tablas, limpiar problemas comunes, calcular estadísticas y agrupar registros.
Cada laboratorio se centra en un conjunto pequeño y una operación clara. Editas un script de Python, lo ejecutas en la terminal, inspeccionas el resultado y completas una comprobación antes de continuar. Así desarrollas hábitos fiables sin diseñar desde cero un proyecto abierto.
Lo que aprenderás
- Importar Pandas y crear, acceder e inspeccionar
SeriesyDataFrame - Construir DataFrames desde diccionarios con columnas e índices elegidos
- Leer CSV gestionando comentarios, encabezados y marcadores de valores ausentes
- Seleccionar columnas y filas con corchetes,
loc,ilocy cortes por etiqueta - Filtrar con condiciones booleanas, expresiones combinadas,
isinynotnull - Ordenar por una o varias columnas, controlar la dirección y gestionar índices
- Limpiar datos eliminando o rellenando ausentes, quitando duplicados, renombrando y convirtiendo tipos
- Calcular estadística descriptiva y resumir grupos con
groupbyyagg
A quién va dirigido este curso
Este curso es para principiantes de Python que dan sus primeros pasos estructurados con Pandas y para quienes quieren práctica guiada antes de análisis abiertos. Es ideal si prefieres explicaciones breves, datos pequeños y una comprobación tras cada paso.
Requisitos previos: Debes conocer sintaxis básica de Python, como variables, listas, diccionarios y ejecución de scripts. No se requiere experiencia previa con Pandas.
Entorno de aprendizaje: Los nueve laboratorios usan un WebIDE Ubuntu 22.04 con archivos .py iniciales, terminal, tablas en memoria y dos CSV locales cuando son necesarios. Los 45 pasos tienen comprobación; no hace falta configuración local ni cuenta de datos externa.
Preguntas frecuentes
¿En qué se diferencia de 100 Pandas Exercises?
Este curso enseña con nueve laboratorios guiados, explicaciones y comprobaciones. El de 100 ejercicios es un único Notebook autónomo con respuestas y un alcance avanzado más amplio, por lo que este es un mejor punto de partida.
¿Trabajaré en Jupyter Notebook?
No. Editas archivos Python normales en un WebIDE del navegador y los ejecutas desde una terminal, practicando un flujo basado en scripts.
¿Qué temas quedan fuera del curso?
No se cubren joins o merges, tablas dinámicas, series temporales, Excel ni gráficos. El foco deliberado está en selección, limpieza, estadística y agrupación básicas.
¿Se usan datasets externos o grandes?
No. Se emplean tablas compactas de los scripts y dos CSV locales para ejemplos de estudiantes y valores ausentes. No intervienen descargas, cuentas cloud ni servicios externos.
