Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos. El método Pandas head()se usa para devolver las n primeras filas (5 de forma predeterminada) de un … Continue reading «Python | Método Pandas Dataframe/Series.head()»
Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos. El método Pandas tail()se usa para devolver las n filas inferiores (5 de forma predeterminada) de un … Continue reading «Python | Método Pandas Dataframe/Series.tail()»
En este artículo, analizaremos la funcionalidad de pandas.api.types.is_file_like() del módulo pandas.api.types con sus diversos ejemplos en el lenguaje Python. Un objeto debe ser un iterador Y tener un método de lectura o escritura como atributo para que se le llame similar a un archivo. Es importante tener en cuenta que los objetos similares a archivos … Continue reading «Python Pandas – función pandas.api.types.is_file_like()»
La función pandas.api.types.is_datetime64_dtype() se usa para verificar si un objeto similar a una array o un tipo de datos es del tipo datetime64. Sintaxis: pandas.api.types.is_datetime64_dtype(arr_or_dtype) parámetros: arr_or_dtype: array como objeto iterable o tipo de datos. la función devuelve : un valor booleano. Verdadero o falso. Verdadero si el objeto es del tipo datetime64 Falso si … Continue reading «Función pandas.api.types.is_datetime64_dtype() en Python»
En este artículo, vamos a ver cómo usar Pandas apply() en su lugar en Python. En Python, esta función es equivalente a la función map() . Toma una función como entrada y la aplica a un DataFrame como un todo. Si está tratando con datos en forma de tablas, deberá elegir en qué eje debe … Continue reading «¿Cómo usar Pandas apply() en su lugar?»