6 - Fechas y horas en Pandas
Lección 6 del curso Pandas Nivel Avanzado.
En la lección anterior vimos cómo “explotar” un DataFrame de Pandas y con ello cerramos el primer módulo del curso donde nos enfocamos en técnicas para la re-estructuración de tablas de datos.
En este segundo módulo del curso nos enfocaremos en técnicas para el procesamiento de un tipo de dato muy común en diversos proyectos de Ciencia de Datos y Machine Learning: las Series de Tiempo.
Entonces veremos diferentes herramientas que posee Pandas para la manipulación y visualización de estas series.
Y en esta lección comenzaremos con lo fundamental: entendiendo qué es una Serie de Tiempo cómo almacena Pandas las variables temporales.
Veamos esto en detalle:
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Muy bien, acabamos de ver que en esencia una Serie de Tiempo es una secuencia de datos registrados a intervalos de tiempo regulares. Es decir que el tiempo es precisamente la variable independiente.
Y vimos que en el caso de Pandas, la manera de almacenar esta variable es a través del tipo de dato Timestamp, que permite representar un momento específico en el tiempo (fecha y hora) y que además facilita la manipulación de fechas y horas al momento de procesar la Serie de Tiempo.
Teniendo claros estos conceptos básicos, en la próxima lección veremos las diferentes formas de crear una Serie de Tiempo en Pandas, que en esencia requieren incluir el tipo de dato Timestamp en el índice de la Serie o DataFrame que queramos procesar.