Por si tienen prisa..o quieren ir al grano, aquí les dejamos el resumen del vídeo por minuto, esperamos que les sea de utilidad: 2:55 Impresión de los primeros registros (head) 4:20 Datos del CSV al DataFrame 6:17 Reemplazar datos NaN por ceros 9:30 Impresión de estadísticas que solamente tengan valores numéricos (np.number) 10:57 Reemplazar valores “N/A” y “NR” (No ranking) 14:20 Conversión de los datos de dos columnas a enteros 15:50 Impresión de las estadísticas básicas, con los valores modificados 16:27 Eliminar todos los registros (filas) donde haya NaN (dropna)
Al principio del tutorial tuve algunos problemas, por los datos me daban muchos errores: UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xe1 in position 17: invalid continuation byte Por si le sucede lo mismo a alguien mas, solo tienen que agregar esto a la linea: datos = pd.read_csv('ATP.csv',encoding = "ISO-8859-1") Gracias por tus tutoriales :D
Me encanta la practicidad de los videos, y la forma en la que organizan la información que brindan sobre los mismos (el resumen de los temas vistos en los comentarios, los links que proporcionan, etc). Son pocos los canales que he visto con esa organización. Muchas gracias!
Quiero aprender pandas porque me gusta la programación , pero odio Excel y debo utilizarlo jaja. Así que esta es la única manera que veo de aplicar algo que me gusta que es la programación, sobre algo que no me gusta que es el Excel. Excelente explicación en los videos!
Primero que nada quiero felicitarte por el gran conocimiento que posees para manipular todo esto y decirte que tienes mi respeto, además quiero agradecerte por brindarnoslo gratuitamente, almenos por mi parte te estoy eternamente agradecido por que es un tema que no domino bien pero me encuentro en proceso de aprendizaje. Sigue adelante ya tienes un suscriptor, felíz día.
¡Muchas gracias por dejarnos tan amable comentario, nos hizo el día! Nos da mucho gusto saber que estos vídeos son de utilidad, para que más personas puedan conocer de esta increíble (y fácil de usar) herramienta, muchas gracias a tí por vernos y mucho éxito en el aprendizaje y aplicación de Pandas!!
Excelente, muchas gracias por tu video. Tengo una pregunta, ¿ cómo hago para cambiar el tipo de dato en una columna cuando el nombre de esa columna está separada por espacios? De antemano gracias, un saludo.
Buenos aportes los que se hace en toda esta colección de vídeos sobre pandas felicidades, tengo una consulta al momento de importar los datos del CSV o XLSX estos datos no se importan como data frame?, gracias
Una pregunta. El temario, software, ejemplos, ejercicios son viables a este año actual (2023)? o si hay cambios de raíz significativos que afecten este curso?
Muy buen video Gracias. Con solo 4 lineas los import, el read y el print info me aparecen estos mensajes :File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 874, in pandas._libs.parsers.TextReader._read_low_memory No se a que se deben Hay que hacerle algo especial al archivo?
No habíamos visto antes ese error, pero nos encontramos esta información que te podría ayudar: stackoverflow.com/questions/59393510/getting-errors-memory-from-pandas-dataframe-from-csv
Cuando intento importar el archivo con nombre 'GC_MCultivos2019.csv' me salen los siguientes errores. ¿A qué puede ser debido? Muchas gracias. During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\GFyMA\Documents\Python_spyder\prueba.py", line 3, in datos=pd.read_csv('GC_MCultivos_2019.csv') File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 676, in parser_f return _read(filepath_or_buffer, kwds) File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 454, in _read data = parser.read(nrows) File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 1133, in read ret = self._engine.read(nrows) File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 2037, in read data = self._reader.read(nrows) File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 860, in pandas._libs.parsers.TextReader.read File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 875, in pandas._libs.parsers.TextReader._read_low_memory File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 952, in pandas._libs.parsers.TextReader._read_rows File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 1084, in pandas._libs.parsers.TextReader._convert_column_data File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 1137, in pandas._libs.parsers.TextReader._convert_tokens File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 1254, in pandas._libs.parsers.TextReader._convert_with_dtype File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 1269, in pandas._libs.parsers.TextReader._string_convert File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 1459, in pandas._libs.parsers._string_box_utf8 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xed in position 37: invalid continuation byte
Disculpen, sí no hace nada de eso, qué me recomiendan, trabajo igual en el entorno de spyder y todo como lo tienen. En el vídeo anterior en la creación de las dataframe no tuve ningún error. Saludos.
Primero, que bueno que estás iniciando en Python, ya verás que con la práctica se hará cada vez más fácil, ¿Te manda algún mensaje de error? Este video te podría ser de utilidad, para resolver errores: ruclips.net/video/X46F2-OxxqY/видео.html
tengo una consulta tengo mi dataframe df y para crear otro solo pongo "df2 = df" habría alguna diferencia en como lo realizas en el vídeo "df2 = pd.DataFrame(df)"
hola buenos vídeos, una consulta... si o si hay que convertirlo a dataframe? que pasa si no lo convertimos no podemos aplicar los comandos sobre el csv importado? siempre hay que pasar los archivos importados csv/excel a dataframe para poder trabajar sobre los mismo? gracias
A nosotros nos ha pasado, en una hoja de cálculo (Excel o Libre office calc) cambia el tipo de carácteres, eso es cuando lo abres y te pregunta las opciones para importar el texto
Hola, muchas felicidades por tan buenos vídeos que forma tan buena de explicar! tengo una duda, yo tengo un conjunto de archivos JSON (6000) con un monton de registros cada archivo, los quiero unir en un solo dataframe de pandas (todos los archivos tienen la misma estructura algo así como un copy/paste) para hacer un solo conjunto de datos he investigado algunas formas de hacerlo con pandas pero siempre que lo intento al ejecutar se reinicia el núcleo. ¿sabe alguna forma de lograrlo correctamente? ¿el equipo en el que lo intento tiene buenas prestaciones de Hardware (i7 y 16 gb de ram) ¿sera que son muchos registros y se traba al procesarlos? quiero hacer todo lo que hizo en este vídeo pero con ese conjunto de datos :( espero me pueda orientar al respecto. Gracias :)
¡Muchas gracias por tan amable comentario! ^_^ aquí nos encontramos una pregunta en stackoverflow.com que podría guiarte: stackoverflow.com/questions/21218866/combinging-multiple-json-objects-as-one-dataframe-in-python-pandas De todas formas lo vamos anotar como #petición para trabajar con ese tipo de archivos :)
Hola Daniel nos encontramos esta respuesta, en stackoverflow puedes agregar esta línea: read_csv('file', encoding = "ISO-8859-1") Más información: stackoverflow.com/questions/18171739/unicodedecodeerror-when-reading-csv-file-in-pandas-with-python
Tengo un archivo en Excel con 1500 filas y 20 columnas, las columnas nones tienen una fecha y las pares tienen un precio, la situacion es la siguiente: las filas no se corresponden con la fecha, es decir, la fila 1 del precio 1 tiene una fecha y la fila 1 del precio 2 tiene una fecha diferente, esto asi para todas las filas, ademas de que en algunos casos no hay fechas, son celdas vacias; el objetivo es hacer que las fechas empaten y que al final solo se use una columna de fecha para todos los precios, como lo puedo resolver? Saludos
@@cctmexico Gracias, si me lee el archivo pero me manda toda una linea en cada fila no me crea mas columnas, ejemplo si tengo en mi txt 1,2,3,4,5,6 me lo guarda asi en mi varible data: a 1 1,2,3,4,5,6 y quisiera que me lo guardara así: a b c d e f 1 1 2 3 4 5 6 No se si sea posible lograr eso?
Por si tienen prisa..o quieren ir al grano, aquí les dejamos el resumen del vídeo por minuto, esperamos que les sea de utilidad:
2:55 Impresión de los primeros registros (head)
4:20 Datos del CSV al DataFrame
6:17 Reemplazar datos NaN por ceros
9:30 Impresión de estadísticas que solamente tengan valores numéricos (np.number)
10:57 Reemplazar valores “N/A” y “NR” (No ranking)
14:20 Conversión de los datos de dos columnas a enteros
15:50 Impresión de las estadísticas básicas, con los valores modificados
16:27 Eliminar todos los registros (filas) donde haya NaN (dropna)
Sigo con los tutoriales la verdad me están sirviendo mucho!!! Gracias por el aporte!!!👍👍
Al principio del tutorial tuve algunos problemas, por los datos me daban muchos errores: UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xe1 in position 17: invalid continuation byte
Por si le sucede lo mismo a alguien mas, solo tienen que agregar esto a la linea:
datos = pd.read_csv('ATP.csv',encoding = "ISO-8859-1")
Gracias por tus tutoriales :D
+Luis Angel Hernandez Ortiz ¡Muchas gracias, por tu aportación! Y muchos saludos!!
Buenas, me gustaría saber por qué si utilizo encoding="utf-8" no funciona cuando no hay aparentemente símbolos "raros" (ä, Ë, ô, etc..)
A que se debe eso?
Genial.
Me encanta la practicidad de los videos, y la forma en la que organizan la información que brindan sobre los mismos (el resumen de los temas vistos en los comentarios, los links que proporcionan, etc). Son pocos los canales que he visto con esa organización. Muchas gracias!
muy chingon el contenido, me gusto porque lo explicas de una manera muy sencilla, gracias
Quiero aprender pandas porque me gusta la programación , pero odio Excel y debo utilizarlo jaja. Así que esta es la única manera que veo de aplicar algo que me gusta que es la programación, sobre algo que no me gusta que es el Excel. Excelente explicación en los videos!
Muy buen video, la explicación es perfecta
Excelente, comienzo a dar mis primeros pasos en Python y este canal me viene como anillo al dedo!
¡Muchas gracias por tan amable comentario, nos da mucho gusto saber que estas aprendiendo Python, éxito y saludos desde México!
Primero que nada quiero felicitarte por el gran conocimiento que posees para manipular todo esto y decirte que tienes mi respeto, además quiero agradecerte por brindarnoslo gratuitamente, almenos por mi parte te estoy eternamente agradecido por que es un tema que no domino bien pero me encuentro en proceso de aprendizaje. Sigue adelante ya tienes un suscriptor, felíz día.
¡Muchas gracias por dejarnos tan amable comentario, nos hizo el día! Nos da mucho gusto saber que estos vídeos son de utilidad, para que más personas puedan conocer de esta increíble (y fácil de usar) herramienta, muchas gracias a tí por vernos y mucho éxito en el aprendizaje y aplicación de Pandas!!
Tus vídeos son muy buenos
¡Muchas gracias por tan amable comentario!
Excelente, muchas gracias por tu video.
Tengo una pregunta, ¿ cómo hago para cambiar el tipo de dato en una columna cuando el nombre de esa columna está separada por espacios?
De antemano gracias, un saludo.
Hola, disculpen me sale lo siguiente:
FileNotFoundError: [Errno 2] FIle ATP.csv does not exist: 'ATP.csv' que puedo hacer
Verifica que el csv este en la misma carpeta donde esta tu archivo .py
Me gustan los videos y como se presenta, pero la música no acompaña y a momentos sobrepasa el volumen de tu voz. Saludos
Los nuevos vídeos ya no tienen música, esperamos que les sean de utilidad ^_^
muchas gracias!!!
El archivo en formato csv ya no está disponible en la ruta indicada. Por favor compartirlo. Muchas gracias
que le podemos hacer
Hola, lo pueden encontrar en: bit.ly/2NSPYQa
Hola, lo pueden encontrar en: bit.ly/2NSPYQa
Buenos aportes los que se hace en toda esta colección de vídeos sobre pandas felicidades, tengo una consulta al momento de importar los datos del CSV o XLSX estos datos no se importan como data frame?, gracias
¡Muchas gracias por su amable comentario! Para hacerlos como Data Frame, se necesita un paso (ver minuto 4:20) pero es muy sencillo :)
Gracias si lo vi, en caso de yo no llevarlo a un data frame podria procesar sus datos?
Así es se puede trabajar con la información, incluso copiar datos a otras estructuras como arreglos
Una pregunta. El temario, software, ejemplos, ejercicios son viables a este año actual (2023)? o si hay cambios de raíz significativos que afecten este curso?
Si, se pueden aplicar sin problemas al 2023 y en caso de haber alguna modificación en la instrucción el mismo Pandas lo indica.
@@cctmexico Perfecto. Gracias!
Hola que tal tengo una duda en que ruta se debe dejar el archivo csv?
Hola! En la misma ruta en la que estés escribiendo tu código :)
Muy buen video
Gracias.
Con solo 4 lineas los import, el read y el print info me aparecen estos mensajes :File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 874, in pandas._libs.parsers.TextReader._read_low_memory
No se a que se deben
Hay que hacerle algo especial al archivo?
No habíamos visto antes ese error, pero nos encontramos esta información que te podría ayudar: stackoverflow.com/questions/59393510/getting-errors-memory-from-pandas-dataframe-from-csv
Cuando intento importar el archivo con nombre 'GC_MCultivos2019.csv' me salen los siguientes errores. ¿A qué puede ser debido? Muchas gracias.
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\GFyMA\Documents\Python_spyder\prueba.py", line 3, in
datos=pd.read_csv('GC_MCultivos_2019.csv')
File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 676, in parser_f
return _read(filepath_or_buffer, kwds)
File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 454, in _read
data = parser.read(nrows)
File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 1133, in read
ret = self._engine.read(nrows)
File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 2037, in read
data = self._reader.read(nrows)
File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 860, in pandas._libs.parsers.TextReader.read
File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 875, in pandas._libs.parsers.TextReader._read_low_memory
File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 952, in pandas._libs.parsers.TextReader._read_rows
File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 1084, in pandas._libs.parsers.TextReader._convert_column_data
File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 1137, in pandas._libs.parsers.TextReader._convert_tokens
File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 1254, in pandas._libs.parsers.TextReader._convert_with_dtype
File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 1269, in pandas._libs.parsers.TextReader._string_convert
File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 1459, in pandas._libs.parsers._string_box_utf8
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xed in position 37: invalid continuation byte
Disculpen, sí no hace nada de eso, qué me recomiendan, trabajo igual en el entorno de spyder y todo como lo tienen. En el vídeo anterior en la creación de las dataframe no tuve ningún error.
Saludos.
aclaro, sí está todo dentro de la misma carpeta
Primero, que bueno que estás iniciando en Python, ya verás que con la práctica se hará cada vez más fácil, ¿Te manda algún mensaje de error? Este video te podría ser de utilidad, para resolver errores:
ruclips.net/video/X46F2-OxxqY/видео.html
tengo una consulta tengo mi dataframe df y para crear otro solo pongo "df2 = df" habría alguna diferencia en como lo realizas en el vídeo "df2 = pd.DataFrame(df)"
Hola Julio, no hay diferencia, saludos!
hola buenos vídeos, una consulta... si o si hay que convertirlo a dataframe? que pasa si no lo convertimos no podemos aplicar los comandos sobre el csv importado? siempre hay que pasar los archivos importados csv/excel a dataframe para poder trabajar sobre los mismo? gracias
Hola Ismael, al leer el csv con pandas ya queda como un dataframe, saludos!
Muy bueno pero el audio de fondo muy fuerte, o mejor lo quitan. saludos
Muchas gracias por el amable comentario, en los nuevos vídeos el audio ya está más controlado ;)
Hola como estas, me podrias ayudar a sacar estos tildes de la data núm.: no se como sacarlos de la data. por favor
A nosotros nos ha pasado, en una hoja de cálculo (Excel o Libre office calc) cambia el tipo de carácteres, eso es cuando lo abres y te pregunta las opciones para importar el texto
@@cctmexico gracias excelente curso
fantástico.
¡Muchas gracias!
Hola, muchas felicidades por tan buenos vídeos que forma tan buena de explicar! tengo una duda, yo tengo un conjunto de archivos JSON (6000) con un monton de registros cada archivo, los quiero unir en un solo dataframe de pandas (todos los archivos tienen la misma estructura algo así como un copy/paste) para hacer un solo conjunto de datos he investigado algunas formas de hacerlo con pandas pero siempre que lo intento al ejecutar se reinicia el núcleo. ¿sabe alguna forma de lograrlo correctamente? ¿el equipo en el que lo intento tiene buenas prestaciones de Hardware (i7 y 16 gb de ram) ¿sera que son muchos registros y se traba al procesarlos? quiero hacer todo lo que hizo en este vídeo pero con ese conjunto de datos :( espero me pueda orientar al respecto. Gracias :)
¡Muchas gracias por tan amable comentario! ^_^ aquí nos encontramos una pregunta en stackoverflow.com que podría guiarte: stackoverflow.com/questions/21218866/combinging-multiple-json-objects-as-one-dataframe-in-python-pandas
De todas formas lo vamos anotar como #petición para trabajar con ese tipo de archivos :)
¿Cómo puedo corregir el siguiente erroe? 'utf-8' codec can't decode byte 0xf3
Hola Daniel nos encontramos esta respuesta, en stackoverflow puedes agregar esta línea:
read_csv('file', encoding = "ISO-8859-1")
Más información:
stackoverflow.com/questions/18171739/unicodedecodeerror-when-reading-csv-file-in-pandas-with-python
@@cctmexico esto sirvió a mi comentario anterior
Hola cuando imprimo los datos del datafrsme me sale un error. ' module 'pandas' has no attribute 'dataframe'
es DataFrame, con mayúsculas
Tengo un archivo en Excel con 1500 filas y 20 columnas, las columnas nones tienen una fecha y las pares tienen un precio, la situacion es la siguiente: las filas no se corresponden con la fecha, es decir, la fila 1 del precio 1 tiene una fecha y la fila 1 del precio 2 tiene una fecha diferente, esto asi para todas las filas, ademas de que en algunos casos no hay fechas, son celdas vacias; el objetivo es hacer que las fechas empaten y que al final solo se use una columna de fecha para todos los precios, como lo puedo resolver?
Saludos
Con gusto anotamos la idea como un vídeo #petición
@@cctmexico gracias! Quedo atento
No encuentro el archivo de data para poder hacer el ejercicio, lo pueden compartir?
De aquí lo obtuvimos :)
www.kaggle.com/jordangoblet/atp-tour-20002016
Si en lugar de leer un archivo .csv quisiera leer un archivo .txt igual de grande que el video se puede?
Si, si se puede, nos encontramos con este ejemplo:
data = pd.read_csv('output_list.txt', sep=" ", header=None)
data.columns = ["a", "b", "c", "etc."]
@@cctmexico Gracias, si me lee el archivo pero me manda toda una linea en cada fila no me crea mas columnas, ejemplo si tengo en mi txt 1,2,3,4,5,6 me lo guarda asi en mi varible data:
a
1 1,2,3,4,5,6
y quisiera que me lo guardara así:
a b c d e f
1 1 2 3 4 5 6
No se si sea posible lograr eso?
El archivo que ponen no son los datos del video
Muchas gracias por el aviso, ya actualizamos la liga: bit.ly/3aGNf5C
Que distribución Linux usas?
Saludos
Hola! Actualmente tenemos Ubuntu 18.04.3 LTS (Bionic Beaver)