5| Series temporales funciones de tiempo en Python Pandas Timestamp - Period

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  • čas přidán 10. 04. 2021
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    1│ Introducción al manejo de Pandas en Python | Curso Python desde cero en español.
    2| Leer y guardar archivos EXCEL, CSV, HTML y TXT Python Pandas | Curso Python desde cero en español.
    3│ Filtrar dataframe en pandas Python, selección de filas y columnas python - Función .loc y .iloc.
    4| Series temporales y gráficos en Python Pandas Matplotlib y Seaborn.
    5| Series temporales funciones de tiempo en Python Pandas Timestamp - Period.
    6| Concatenar Dataframes en pandas - una aplicación en series temporales.
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Komentáře • 21

  • @jescir
    @jescir Před 2 lety +3

    Saludos, al fin encontré un canal en español!

  • @YeisonTapasco
    @YeisonTapasco Před 3 lety +2

    Me sugirió CZcams este video. Excelente trabajo crack. Suscrito 👍👍👍

    • @Aquapying
      @Aquapying  Před 3 lety

      Muchas gracias Yeison espero que sean de tu interés un saludo !!

  • @carlosdanielpacheco8955
    @carlosdanielpacheco8955 Před 3 lety +2

    Esperando los siguientes vídeos

    • @Aquapying
      @Aquapying  Před 3 lety

      Gracias Carlos espero seguir produciendo contenido útil, un saludo !!!

  • @GeeKBio
    @GeeKBio Před 9 měsíci

    Excelentes videos, sigue con esta serie!!!

    • @Aquapying
      @Aquapying  Před 9 měsíci +1

      Muchas gracias, de hecho estamos pensando en sacar un curso completo de pandas!! Igualmente, seguiremos compartiendo videos de la librería. Lo tendremos en cuenta 😉

  • @darioarizmendi3746
    @darioarizmendi3746 Před 3 lety +2

    Excelente video ... Suscrito sin pensarlo!!! Te felicito gran trabajo 👏

    • @Aquapying
      @Aquapying  Před 3 lety +1

      Muchas gracias Darío !! Un saludo !!

  • @ricardoruiz1487
    @ricardoruiz1487 Před 3 lety +1

    Suscrito y deseando que subas el siguiente !!!

    • @Aquapying
      @Aquapying  Před 3 lety +1

      Muchas gracias Ricardo!! Un saludo !!

  • @MRL290975
    @MRL290975 Před 3 lety +2

    Muchas gracias por el video. Una duda, en el penultimo ejemplo donde traer los datos en días y cambias a 365 o 366, no cambiaría también la función random.randint? donde los números van de 0 a 12 que los números vayan de 0, 366 o 365?, porque ahi no salió error?

    • @Aquapying
      @Aquapying  Před 3 lety +1

      Hola Marcela gracias por preguntar, en realidad el error salía era porque se estaba generando 366 fechas (días) y solo le estaba asignando a cada fecha 365 valores, dependiendo de si el año es bisiesto tienes 365 dias o 366, con lo cual debes generar 365 datos aleatorios o 366, un saludo !!!

  • @viktoracevedo6
    @viktoracevedo6 Před 11 měsíci +2

    los cuardernos de jupyter que pasas en github algunas celdas no tienen nada de codigo, podrias arreglar eso? :(

    • @Aquapying
      @Aquapying  Před 11 měsíci

      Hola 👋 lo verificaremos y te iremos contando, muchas gracias por avisarnos, un saludo ☺️😁

    • @GeeKBio
      @GeeKBio Před 9 měsíci

      es cierto

  • @f.gabrielsosarozzi2661
    @f.gabrielsosarozzi2661 Před 2 lety +1

    Tengo el siguiente error, entiendo que tiene que ver con el np.random.randint, pero no logro entender porque.
    import pandas as pd
    import numpy as np
    from pandas.tseries.offsets import Hour, Minute
    date = pd.date_range('2021/12/01',2976, freq='0h15min')
    df = pd.DataFrame({'Datos': np.random.randint(0,12, 12)}, index = date)
    ValueError: Shape of passed values is (12, 1), indices imply (0, 1)

    • @Aquapying
      @Aquapying  Před 2 lety +1

      Hola Gabriel el error lo tienes porque al generar el pd.date_range colocas la segunda fecha en Comillas y además sin ningún formato, entonces pandas te genera una lista vacía que no puede indexar al dataframe que estás creando. Un saludo !!

  • @gonzalomarcelinohinostroza1512

    HOLA NO PUEDO DESCARGAR LOS FICHEROS

    • @Aquapying
      @Aquapying  Před 3 lety +1

      Hola Gonzalo acabo de actualizar nuevamente el enlace ya está funcionando, prueba por favor y si te presenta algún otro inconveniente me dices ... Gracias un saludo!