[10]pandas y manipulación de datos
La herramienta con la que tocarás datos toda tu carrera: leer, filtrar, crear columnas, agrupar y combinar tablas.
Instalar Pandas y tu primer DataFrame
Setup de Pandas, verificación y primeros pasos con el DataFrame: Excel con superpoderes.
De Excel a pandas: el mapa mental
Cada cosa que ya sabes hacer en una hoja, y cómo se llama en pandas.
Leer cualquier cosa: CSV, JSON, Excel, Parquet con Pandas
Domina la lectura de los 4 formatos más comunes y entiende cuándo usar cada uno.
Seleccionar, filtrar y ordenar con pandas
Elegir columnas, quedarte solo con las filas que cumplen una condición y poner los datos en el orden que necesitas.
Crear y transformar columnas
Añadir columnas calculadas, aplicar funciones fila a fila y transformar tipos: el equivalente de arrastrar una fórmula en Excel.
GroupBy: agrupar y agregar en Python
Dividir, aplicar, combinar: el patrón que resuelve el 80% de las preguntas de negocio con una sola línea de pandas.
Combinar y remodelar DataFrames
Merge, concat, melt y pivot: unir tablas y girar de formato largo a ancho (y viceversa) con pandas.
Python habla con bases de datos: conectar, consultar, guardar
El patrón fundamental Python↔BD con sqlite3 (incluido en Python): conectar, consultar con SQL, traer resultados a un DataFrame con pd.read_sql y escribir con df.to_sql.
Instalar requests: APIs y pedir datos al mundo exterior
Aprende a consumir APIs REST públicas para ingerir datos externos en tus pipelines.
Logging y manejo de errores en producción
Cuando tu pipeline falla a las 3AM, los logs son tu única pista. Aprende a dejar rastros útiles.
Proyecto: pipeline Python que ingiere, limpia y exporta datos
Construye un mini-pipeline profesional completo: API → limpieza → validación → Parquet.