13 - Atributos y métodos básicos de una Serie
Lección 13 del curso Pandas Nivel Básico.
En la lección anterior vimos diferentes formas de ordenar una Serie en Pandas.
Y, como hemos visto hasta el momento, existe un altísimo grado de similitud entre los DataFrames y las Series en Pandas, y por tanto muchos de los métodos y atributos están disponibles en ambos tipos de dato.
Así que en esta lección hablaremos de los principales atributos y métodos básicos de una Serie, que son prácticamente los mismos que vimos en su momento cuando hablamos de los DataFrames.
En particular veremos atributos y métodos que nos permiten:
- Extraer información general de la Serie
- Realizar operaciones de síntesis
- Aplicar funciones personalizadas a la Serie
Y como en varias de las lecciones anteriores, al final de todo esto veremos además un ejemplo práctico de aplicación de algunos de estos conceptos.
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Acabamos de ver cómo usar el atributo dtype y los métodos count(), value_counts() y describe() para tener una idea general del contenido de una Serie.
Además vimos cómo usar diferentes métodos de síntesis (como sum() y mean() entre otros) para realizar cálculos numéricos sobre la totalidad de la Serie.
Y también vimos la manera de usar el método apply() para aplicar funciones personalizadas a cada elemento de la Serie.
Usando algunos de estos conceptos vimos un ejemplo práctico en donde realizamos diferentes tipos de operaciones sobre una serie tipo string para modificar el formato de cada elemento.
Y con lo visto en esta lección ya hemos completado este tercer módulo del curso en donde vimos diferentes herramientas para el procesamiento de Series en Pandas.
Entonces ya estamos listos para aplicar muchas de las herramientas aprendidas hasta el momento para la solución de un problema, que será el tema del cuarto módulo del curso.
Específicamente, en la próxima lección veremos una idea general del proyecto a realizar y haremos un plantemiento del problema que resolveremos haciendo uso de herramientas para el procesamiento de DataFrames y Series en Pandas.