NumPy Tutoriales
NumPy ofrece un currículo completo para la computación numérica en Python. Nuestros tutoriales cubren operaciones con arreglos, funciones matemáticas y técnicas de procesamiento de datos, adecuados tanto para principiantes como para científicos de datos experimentados. A través de laboratorios prácticos y ejemplos del mundo real, adquirirás experiencia práctica en computaciones numéricas eficientes. Nuestro entorno científico de Python te permite experimentar con funciones de NumPy en tiempo real.
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Limpieza Básica de Datos con Pandas
En este laboratorio, aprenderá las técnicas fundamentales para limpiar datos utilizando la biblioteca Pandas, incluyendo el manejo de valores faltantes, la eliminación de duplicados y la corrección de tipos de datos.
Python
Importar Datos con Genfromtxt
En este laboratorio, aprenderemos a importar datos utilizando la función numpy.genfromtxt. Esta función nos permite leer datos tabulares de diversas fuentes y convertirlos en arrays de NumPy. Exploraremos diferentes opciones para definir la entrada, dividir las líneas en columnas, elegir columnas, establecer el tipo de dato y ajustar la conversión.
Python
Técnicas Fundamentales de Creación de Arrays en NumPy
Este laboratorio proporciona una guía paso a paso sobre cómo crear arrays utilizando NumPy, una biblioteca fundamental para contenedores de arrays en Python. Aprenderá diferentes métodos para la creación de arrays, incluyendo la conversión de secuencias de Python, el uso de funciones intrínsecas de creación de arrays de NumPy, la replicación y unión de arrays existentes, y la lectura de arrays desde disco.
Python
Creación de DataFrames con Pandas
En este laboratorio, aprenderá las formas fundamentales de crear DataFrames de Pandas, incluyendo a partir de diccionarios, y cómo personalizar sus columnas e índices.
Python
Realizar Subredes IP y Conversión Binaria en la Terminal de Linux
En este laboratorio, dominarás la subred IP y la conversión binaria en la terminal de Linux. Usando Python, convertirás direcciones IP entre decimal punteado y binario, traducirás máscaras CIDR, identificarás porciones de red/host y calcularás hosts y subredes utilizables para un bloque CIDR dado.
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Comprendiendo los Tipos de Datos de NumPy
Este laboratorio proporcionará una guía paso a paso para comprender los diferentes tipos de datos disponibles en NumPy y cómo modificar el tipo de dato de un array. NumPy soporta una amplia gama de tipos numéricos, incluyendo booleanos, enteros, números de punto flotante y números complejos. Comprender estos tipos de datos es importante para realizar diversas computaciones numéricas y tareas de análisis de datos utilizando NumPy.
Python
Selección de Datos en Pandas
En este laboratorio, aprenderá las técnicas fundamentales para seleccionar y subconjuntar datos de DataFrames de Pandas, incluyendo la selección de columnas, filas y cortes específicos de datos.
Python
Estadísticas Descriptivas con Pandas
En este laboratorio, aprenderá a calcular diversas estadísticas descriptivas para un DataFrame de Pandas, incluyendo la media, mediana, mínimo/máximo y más.
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Filtrado de Datos con Pandas
En este laboratorio, aprenderás las técnicas fundamentales para filtrar datos en DataFrames de Pandas, incluyendo indexación booleana, combinación de condiciones, uso de isin y manejo de valores faltantes.
Python
Difusión de NumPy para Computación Eficiente
La difusión (broadcasting) es una característica potente en NumPy que permite utilizar arrays con diferentes formas en operaciones aritméticas. Proporciona una forma de vectorizar operaciones de arrays y mejorar la eficiencia computacional. Este laboratorio le guiará a través de los conceptos básicos de la difusión en NumPy.
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Pandas Sorting Data
En este laboratorio, aprenderás las técnicas esenciales para ordenar datos en un DataFrame de Pandas. Explorarás la ordenación por columnas únicas y múltiples, el control del orden de clasificación y la gestión del índice del DataFrame después de las operaciones de ordenación.
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Pandas: Lectura de Datos Externos
En este laboratorio, aprenderá los fundamentos de la lectura de datos externos en un DataFrame de Pandas. Utilizará la potente función `read_csv` y sus parámetros clave para manejar diversos formatos de archivos CSV del mundo real.
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Arrays Estructurados en NumPy
En este laboratorio, aprenderemos sobre arrays estructurados en NumPy. Los arrays estructurados son ndarrays cuyo tipo de dato es una composición de tipos de datos más simples organizados como una secuencia de campos con nombre. Son útiles para trabajar con datos estructurados, como datos tabulares, donde cada campo representa un atributo diferente de los datos.
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Introducción a las Funciones Universales de NumPy
En este laboratorio, exploraremos los conceptos básicos de las Funciones Universales (ufuncs) de NumPy. Las ufuncs son funciones que operan sobre ndarrays de forma elemento a elemento, soportando difusión de arrays (array broadcasting), conversión de tipos (type casting) y otras características estándar. Aprenderemos sobre los diferentes métodos de las ufuncs, las reglas de difusión, las reglas de conversión de tipos y cómo sobrescribir el comportamiento de las ufuncs.
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Fundamentos de Manipulación de Arrays NumPy
En este laboratorio, aprenderá los conceptos básicos para trabajar con arrays de NumPy. NumPy es una biblioteca potente para la computación numérica en Python. Proporciona estructuras de datos y funciones eficientes para realizar operaciones matemáticas en arrays.
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Introducción a la Indexación en NumPy
En este laboratorio, exploraremos los conceptos básicos de la indexación en NumPy. La indexación nos permite acceder y manipular elementos específicos o subconjuntos de elementos en un array. Comprender cómo utilizar la indexación de manera efectiva es crucial para trabajar con arrays en NumPy.
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Agrupación y Agregación en Pandas
En este laboratorio, aprenderá los fundamentos de la agrupación y agregación de datos utilizando la biblioteca Pandas. Practicará el uso de groupby() para crear grupos y aplicar diversas funciones de agregación.
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Introducción y Configuración de Pandas
En este laboratorio, comenzará a trabajar con Pandas, una potente biblioteca de análisis de datos en Python. Aprenderá a verificar su instalación, importarla, crear una Serie básica, acceder a sus elementos e inspeccionar sus propiedades.
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