📊🐍 Clase 42 — Exploración y Resumen de Datos en Pandas🐼
👋 ¡Hola comunidad!
Bienvenidos nuevamente a mi curso “Aprende Python desde 0”.
Hoy aprenderemos algo que TODO analista de datos hace a diario:
👉 explorar un dataset con Pandas para entender su estructura, calidad y contenido.
Esta es la base antes de cualquier análisis o visualización.
🔍 1. Cargar los datos
import pandas as pd
df = pd.read_csv('ventas.csv')
(En la clase anterior aprendimos cómo cargar CSV y Excel usando parámetros profesionales.)
🧠 2. Funciones esenciales para explorar tu dataset
Pandas tiene funciones súper poderosas que te permiten entender un archivo completo en solo segundos:
df.head() # Primeras 5 filas
df.head(10) # Primeras 10 filas
df.tail() # Últimas filas
df.sample(5) # Muestra aleatoria de 5 filas
Perfecto para tener una "vista rápida" del contenido.
📋 3. Entender la estructura de los datos
df.shape # Filas y columnas
df.columns # Nombres de columnas
df.index # Índices
df.dtypes # Tipos de datos por columna
Con esto ya sabes qué tan grande es tu dataset y qué contiene.
⚠️ 4. Detectar problemas: nulos y tipos
df.info() # Resumen completo: tipos + nulos
df.isnull().sum() # Nulos por columna
df.nunique() # Valores únicos por columna
Esta es la parte donde detectas:
columnas vacías
valores incorrectos
campos mal tipados
(Pasito clave antes de limpiar datos.)
📈 5. Estadísticas básicas
df.describe()
Obtendrás:
promedio
mínimo
máximo
desviación estándar
percentiles
Y todo esto sin escribir ninguna fórmula.
🎯 Reto del día
1️⃣ Carga cualquier archivo CSV real (ventas, alumnos, inventario…).
2️⃣ Usa:
df.head()
df.info()
df.isnull().sum()
df.describe()
3️⃣ Identifica:
✔ cuántas filas tiene
✔ cuántas columnas
✔ cuántos valores faltan
✔ el promedio de alguna columna numérica
📅 Mañana seguimos con la Clase 43,
donde aprenderás filtrado y selección de datos en Pandas, una de las habilidades más importantes para cualquier analista de datos 🔥🐍
BY MARCELO SOLIS — TRANSFORMA TUS DATOS EN DECISIONES
hashtag#AprendePython hashtag#PythonDesdeCero hashtag#Pandas hashtag#AnalisisDeDatos hashtag#CienciaDeDatos hashtag#CursoDePython hashtag#DataScience hashtag#TransformaTusDatos hashtag#AprendizajeContinuo
