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Clase 23 de 24 • Curso de Manipulación y Transformación de Datos con Pandas y NumPy
Contenido del curso
NumPy
Pandas
- 11

Series y DataFrames en Pandas
12:14 min - 12

Leer archivos CSV y JSON con Pandas
08:21 min - 13

Filtrado con loc y iloc
09:25 min - 14

Agregar o eliminar datos con Pandas
11:52 min - 15

Manejo de datos nulos
08:12 min - 16

Filtrado por condiciones
05:42 min - 17

Funciones principales de Pandas
09:34 min - 18

groupby
10:15 min - 19

Combinando DataFrames
03:58 min - 20

Merge y Concat
14:20 min - 21

Join
05:12 min - 22
Pivot y Melt
01:51 min - 23

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Resumen
Apply Es un comando muy poderoso que nos deja aplicar funciones a nuestro DataFrame
- Creamos unos DataFrame habitual
import pandas as pd
df_books = pd.read_csv('/work/DataFrames/bestsellers-with-categories.csv')
df_books.head(2)
- Creamos nuestra función
def two_times(value):
return value * 2
- Lo aplicamos a la columna de
User Rating
df_books['User Rating'].apply(two_times)
---> Se multiplica por 2 todos los valores de la columna
- Podemos guardarlo en una columna nueva
df_books['User Rating2'] =df_books['User Rating'].apply(two_times)
- Se pueden crear lambda functions
df_books['User Rating2'] =df_books['User Rating'].apply(lambda x: x* 3)
---> Multiplica todos los valores por 3
- Apply en varias columnas con condiciones, hay que especificar a que los vamos a aplicar (filas o columnas)
df_books.apply(lambda x: x['User Rating'] * 2 if x['Genre'] == 'Fiction' else x['User Rating'], axis = 1)
---> Multiplica por 2 a los datos que cumplan la condición
Contribución creada por: Edward Giraldo.