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Lección 2 de 16 · Lectura y práctica

Creación y manipulación de DataFrames

Creación y manipulación de DataFrames Esta leccion pertenece al curso Data Science con Python y Pandas y esta pensada para que avances con criterio profesional, no solo con teoria. Primero entiende el concepto, despues aplicalo.

Del concepto a la práctica

Taller de esta lección

Crear un DataFrame no basta: las columnas deben conservar nombres, unidades y relaciones. Para un inventario, unidades es un conteo y precio_unitario es dinero por unidad; el importe se deriva multiplicando ambos, no sumando precios.

Ejemplo resuelto

python
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'producto': ['A', 'B'], 'unidades': [3, 2], 'precio_unitario': [10.0, 7.5]})
df['importe'] = df['unidades'] * df['precio_unitario']
print(df['importe'].sum())

La salida es 45.0: 30.0 del producto A y 15.0 del B.

Pruébalo

  1. Construye una tabla con cuatro productos.

  2. Añade importe mediante una operación vectorizada.

  3. Ordena por importe de mayor a menor.

  4. Comprueba que las filas siguen representando productos individuales.

Error frecuente: modificar una selección filtrada y asumir que se actualiza el original. Con Copy-on-Write en pandas actual, esa selección no cambia la tabla de origen; para actualizarla, usa una única asignación df.loc[condición, columna] = valor. Corrígelo creando una copia explícita con df.loc[condición].copy() antes de asignar.

Ejercicio: usa unidades [2, 5, 1] y precios [12, 4, 20].

Comprueba tu resultado

El importe total esperado es 64; los importes son 24, 20 y 20; el producto de 2 unidades queda primero si ordenas por importe descendente. Los otros dos están empatados: fija un criterio secundario si necesitas un orden reproducible.

Flujo de datos: dos formatos de la misma fecha se normalizan y un vacío queda marcado antes de comprobar tipos, duplicados y unidades.
CursaloMapa de práctica
Antes del gráfico, revisa los datos

Antes de analizar, comprueba los tipos, valores vacíos, duplicados y unidades. Decide cómo tratar cada problema según el contexto y conserva la trazabilidad del cambio. Un gráfico solo es útil si los datos de entrada son coherentes.

Ver la infografía en tamaño completo ↗

Creación y manipulación de DataFrames

Esta leccion pertenece al curso Data Science con Python y Pandas y esta pensada para que avances con criterio profesional, no solo con teoria. Primero entiende el concepto, despues aplicalo en una situacion concreta y finalmente deja evidencia de lo que aprendiste.

Objetivo practico

Al terminar, deberias poder explicar el tema con tus palabras, reconocer cuando usarlo y construir una version simple que sirva como base para un proyecto real.

Pasos recomendados

  1. Lee el concepto y escribi una definicion breve.
  2. Identifica un caso de uso laboral donde aparezca este problema.
  3. Construye un ejemplo pequeno y documenta las decisiones.
  4. Compara tu resultado con el checklist de la leccion.

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01 / ELEGIR UNA RUTA

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