PPT Sesión 04- PBI Python.pdf
- 1. CLASE 05 “Numpy en Python” PYTHON ENFOCADO AL ANÁLISIS DE DATOS CON POWER BI
- 2. ¿Cómo instalamos las librerías? En la terminal de anaconda Prompt, ejecutamos el comando conda install <nombre_de_la_librería>. También, se puede hacer directamente desde Jupyter Notebook, simplemente escribimos !pip install <nombre_de_la_biblioteca> en una celda de código y ejecutamos para instalar la biblioteca requerida. Seguimos el mismo el mismo procedimiento en el caso de Google Colab.
- 3. Numpy NumPy es una librería de Python especializada en el cálculo numérico y el análisis de datos, especialmente para un gran volumen de datos. Incorpora una nueva clase de objetos llamados arrays que permite representar colecciones de datos de un mismo tipo en varias dimensiones, y funciones muy eficientes para su manipulación. La ventaja de Numpy frente a las listas predefinidas en Python es que el procesamiento de los arrays se realiza mucho más rápido (hasta 50 veces más) que las listas, lo cual la hace ideal para el procesamiento de vectores y matrices de grandes dimensiones.
- 4. Un array es una estructura de datos de un mismo tipo organizada en forma de tabla o cuadrícula de distintas dimensiones. Las dimensiones de un array también se conocen como ejes.
- 5. Introducción a Pandas Pandas es una biblioteca de software escrita como extensión de NumPy para manipulación y análisis de datos para Python. El nombre deriva del término "datos de panel", término de econometría que designa datos que combinan una dimensión temporal con otra dimensión transversal. Si bien en Numpy la estructura de datos fundamental es el ndarray, en pandas existen dos estructuras de datos sobre las que giran todas las operaciones: Series y Dataframes.
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