Lecciones

Resumen de cada lección de los cursos de la Academia:

13 - Desplazamiento en el tiempo de series temporales

(Octubre 5, 2023 - Pandas Nivel Avanzado)

En esta lección veremos cómo usar el método 'shift' de Pandas para realizar el desplazamiento en el tiempo de series temporales.

12 - Re-muestreo de series temporales

(Octubre 4, 2023 - Pandas Nivel Avanzado)

En esta lección retomaremos el concepto de frecuencia visto en la lección anterior y veremos cómo realizar el re-muestreo de una Serie Temporal, que en esencia consiste en cambiar su frecuencia.

11 - Frecuencias y 'offsets'

(Octubre 3, 2023 - Pandas Nivel Avanzado)

En esta lección veremos de forma aplicada los conceptos de frecuencia y offset de una Serie de Tiempo, fundamentales para entender las técnicas de re-muestreo y desplazamiento en el tiempo que veremos en próximas lecciones.

10 - Filtrado de series temporales

(Septiembre 30, 2023 - Pandas Nivel Avanzado)

En esta lección veremos cómo combinar técnicas de 'slicing' con métodos de Pandas y el uso de condicionales para filtrar diferentes porciones de la Serie de Tiempo.

9 - Slicing de series de tiempo

(Septiembre 29, 2023 - Pandas Nivel Avanzado)

En esta lección veremos cómo realizar la indexación y el slicing de una Serie de Tiempo en Pandas, para extraer una porción de los registros tomando como base la variable tiempo.

8 - Series de tiempo en Pandas: otras formas de representar el índice

(Septiembre 28, 2023 - Pandas Nivel Avanzado)

En esta lección veremos otras dos formas adicionales de definir el índice de una Serie de Tiempo en Pandas: por periodos de tiempo y por tiempo transcurrido.

7 - Series de tiempo en Pandas: índices

(Septiembre 27, 2023 - Pandas Nivel Avanzado)

En esta lección veremos cómo representar una Serie de Tiempo en Pandas haciendo que el índice (de la Serie o el DataFrame) sea precisamente la variable temporal.

6 - Fechas y horas en Pandas

(Septiembre 26, 2023 - Pandas Nivel Avanzado)

En esta lección comenzaremos hablando de las Series de Tiempo y viendo cómo Pandas almacena la información de las variables temporales.

5 - Explotar un DataFrame (exploding)

(Septiembre 23, 2023 - Pandas Nivel Avanzado)

En esta lección veremos cómo usar el método 'explode()' de Pandas que permite re-estructurar un DataFrame transformando cada elemento de un listado a una fila individual.

4 - Fundir un DataFrame (melting)

(Septiembre 22, 2023 - Pandas Nivel Avanzado)

En esta lección veremos cómo usar el método 'melt()' de Pandas para re-estructurar un DataFrame del formato ancho al formato largo.

3 - Apilar y des-apilar un DataFrame (stacking, unstacking)

(Septiembre 21, 2023 - Pandas Nivel Avanzado)

En esta lección veremos cómo usar los métodos 'stack' y 'unstack' para convertir una tabla de datos del formato ancho a largo y viceversa.

2 - Tablas Dinámicas a partir de DataFrames ('pivot tables')

(Septiembre 20, 2023 - Pandas Nivel Avanzado)

En esta segunda lección del curso veremos cómo generar tablas dinámicas en Pandas para re-estructurar y agregar nuestros datos.