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@NnAlvareeez
6 ай бұрын
Muchas gracias por enseñar tan bien . Ojala sigas subiendo y aportando videos de esta calidad.
@ihaliramirez3198
4 ай бұрын
Gracias, estoy aprendiendo mucho aunque a veces no se por dónde seguir, ya que de todas las listas o módulos me interesa casi todo jajaja
@camiloberdugo3081
2 жыл бұрын
Muchas gracias!
@CodigoMaquina
2 жыл бұрын
Gracias por seguir el contenido del canal :)
@CarolinaMunoz-vy3ni
Жыл бұрын
Hola, me encanta el contenido. Necesitaba que me explicaran con peras y manzanas. Quisiera dejarle una duda que me queda, he visto en varias oportunidades y también en el video y aún no me queda claro cuando ocupan el nombre...[ [ ] ], no logro entender por qué se ocupa de esa manera y no solamente [ ], por favor, muchas gracias. Saludos desde Chile.
@CodigoMaquina
Жыл бұрын
Carolina muchas gracias por tus comentarios y por la pregunta. Si entendí bien, creo que te refieres al ejemplo que utiliza edades[["Juan", "Francisco"]]. Ciertamente, para algunos de nosotros podría ser más natural utilizar simplemente edades["Juan", "Francisco"]. Sin embargo, creo que fue una decisión que tomaron los diseñadores, por cuestiones de generalidad. Realmente la lista ["Juan", "Francisco"], que introducimos a la serie, es una lista de índices [índice 1, índice 2]. Y los índices pueden ser muy complejos, por ejemplo, puedes tener índices (llamados multiindex) que está conformados por tuplas. Entonces, haciendo uso de [ [] ] se pueden hacer agrupamientos de los índices complejos.
@CarlosGutierrez-hw3zb
2 жыл бұрын
Muy buena explicacion, muchas gracias. Saludos desde colombia!
@CodigoMaquina
2 жыл бұрын
Muchas gracias por tus comentarios y saludos desde México :)
@JoseLuisTabaraCarbajo
Жыл бұрын
Genial el contenido. Un único apunte. Por los menos a mi me es más sencillo ver una única instrucción en cada celda y no varias, ya que al retornar una tupla a veces no se ve tan claro que es lo que corresponde a cada instrucción. Gracias por subir contenido en español que tanta falta nos hace a los que no dominamos bien el inglés.
@CodigoMaquina
Жыл бұрын
Estimado José Luis muchas gracias por tus comentarios y por las sugerencias. Gracias a su retroalimentación, poco a poco vamos haciendo ajustes para mejorar nuestros materias didácticos.
@JoseLuisTabaraCarbajo
Жыл бұрын
Una cosa curiosa. Si hacemos slicing con los los nombres, por ejemplo: edades["Juan":"Francisco"], el último de los índice si se muestra, al contrario de lo que suele suceder en Python. Sin embargo si lo hacemos con números: edades[0:2], el último de los índices no se muestra.
@CodigoMaquina
Жыл бұрын
Estimado Jose Luis gracias por complementar el contenido del video :)
@JoseLuisTabaraCarbajo
2 ай бұрын
Estoy volviendo a realizar los ejercicios, pero usando Polars en vez de Pandas. En Polars no se pueden crear índices, pero creo que es más rápido que Pandas, incluso más rápido que la versión 2 de Pandas.
@CodigoMaquina
2 ай бұрын
Tengo pendiente un video sobre Polars. Ciertamente es una excelente herramienta. Gracia por interactuar con el contenido del canal!
@marloboxyz
2 жыл бұрын
excelente clase, muchas gracias.
@CodigoMaquina
2 жыл бұрын
Me da gusto ver que efectivamente iniciaste el curso de Manejo de Datos con Pandas.
@matikaponii
2 жыл бұрын
Que facilidad para explicar las cosas, muchas gracias
@CodigoMaquina
2 жыл бұрын
¡¡¡Muchas gracias por tus comentarios!!! :)
@bozcorpsa5846
3 жыл бұрын
Exelente contenido
@CodigoMaquina
3 жыл бұрын
Muchas gracias por tu comentario :)
@gabrielb_11
3 жыл бұрын
Que buen Video Felicidades!!!
@CodigoMaquina
3 жыл бұрын
Muchas gracias!
@cpcrafaelsanchezhuerta4276
3 жыл бұрын
Buen día, muchas gracias por tu aportación, es muy clara y precisa. Saludos.
@CodigoMaquina
3 жыл бұрын
Gracias por tus comentarios :)
@gerard_notfound
3 жыл бұрын
Felicitaciones! Muy buenos videos
@CodigoMaquina
3 жыл бұрын
Muchas gracias por tus comentarios Gerardo :)
@TheKllejaz
3 жыл бұрын
Hola, muy buen video, no me quedó claro la utilidad del parámetro (inplace = True) podrías por favor explicarme.
@CodigoMaquina
3 жыл бұрын
Gracias tus comentarios Andrés. Con respecto a inplace = True, muchos métodos de las series tienen ese parámetro y sirve para indicar si deseas afectar o no la serie una vez que aplicas un cambio. Por ejemplo, en el caso del video se usó en el método sort para ordenar la lista y a su vez hacer que el ordenamiento se mantuviera. Si no hubiera utilizado inplace = True, el método sort me hubiera regresado una copia ordenada de la serie pero sin modificar la serie Original. Otro ejemplo de inplace es el método drop para borrar elementos, si borras un elemento con inplace = True ese elemento afecta a la serie, es decir, efectivamente lo borra de la serie original. Si usas el método drop con inplace = False, en la serie original no se borra el elemento, pero el método te regresa una copia de la serie donde sí efectivamente se borró el elemento.
@marloboxyz
2 жыл бұрын
@@CodigoMaquina excelente, profesor en numpy ya que todo metodo lo que hacia era solo mostrar no modificar, usted asignava arreglo = arreglo.reshape() por ejemplo, en este caso el implace=True tendria esa funcion.
@danielmendieta2666
2 жыл бұрын
Perdon la ignorancia no logro entender muy la diferencia entre Pandas y Numpy cuando es conveniente usar una u otra!. Graicas
@CodigoMaquina
2 жыл бұрын
Gracias por seguir el contenido del canal y por la pregunta. Realmente gran parte del poder de pandas es numpy. Pandas tiene una clase base y principal llamada DataFrame. Cada columna de un Dataframe es una Serie. El atributo principal de la Serie es un Array de Numpy. En realidad los DataFrames son contenedores de un grupo de arreglos de numpy. Con respecto a su uso: Podría ser conveniente usar numpy cuando todos tus vectores son del mismos tipo, por ejemplo, enteros o de punto flotante, así trabajarías a más bajo nivel. Ahora, podría ser conveniente usar Pandas cuando tienes vectores o columnas de tipos heterogéneos y te gustaría contar con una estructura de datos que brinde contexto a los mismos, por ejemplo, que permite ponerle nombre a cada columna.
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