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AmadorProf/Python-Pandas

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Python desde cero hasta Pandas avanzado

Página web Licencia CC BY 4.0

Apuntes para llegar de no haber escrito una línea de código a manejar Pandas con soltura. Pensado para alumnado de FP de grado superior. Cada módulo combina teoría corta, código ejecutable y ejercicios con soluciones plegadas al final.

Qué necesitas

Python 3.10 o superior. A partir del módulo 06, también NumPy y Pandas. La instalación se explica en el módulo 00. Cualquier editor sirve, pero los notebooks de Jupyter son cómodos para experimentar.

Índice de módulos

# Archivo Qué aprendes
00 ..._00-Entorno.md Instalar Python, ejecutar tu primer programa, notebooks
01 ..._01-Variables-y-tipos.md Variables, números, cadenas, booleanos, operadores
02 ..._02-Control-de-flujo.md Condicionales, bucles for y while
03 ..._03-Estructuras-de-datos.md Listas, tuplas, diccionarios, conjuntos
04 ..._04-Funciones-y-errores.md Funciones, módulos, excepciones, archivos
05 ..._05-POO-y-comprensiones.md Clases, objetos, comprensiones, generadores
06 ..._06-NumPy.md Arrays, vectorización, broadcasting
07 ..._07-Pandas-Series-y-DataFrames.md Estructuras de Pandas, cargar datos
08 ..._08-Pandas-Seleccion-y-filtrado.md loc, iloc, filtros booleanos
09 ..._09-Pandas-Limpieza.md Nulos, duplicados, tipos, texto
10 ..._10-Pandas-GroupBy-y-merge.md Agrupaciones, pivot, uniones de tablas
11 ..._11-Pandas-Series-temporales-y-proyecto.md Fechas, visualización, proyecto final
12 ..._12-Archivos-y-formatos.md CSV, JSON, Excel con Pandas; rutas con pathlib
13 ..._13-Visualizacion.md Matplotlib y Seaborn: líneas, barras, scatter, heatmap
14 ..._14-Pandas-avanzado.md apply, query, method chaining, MultiIndex, optimización
15 ..._15-APIs-y-requests.md Peticiones HTTP, JSON a DataFrame, autenticación, paginación

Cómo usar estos apuntes

Lee en orden. Cada módulo asume el anterior. No saltes a Pandas sin tener claras las listas y los diccionarios. Escribe el código tú mismo — la diferencia entre quien aprende y quien cree que ha aprendido es esa.

Las soluciones están en una sección plegable al final de cada módulo (<details>). Intenta resolverlo antes de abrirlas.

Ruta recomendada: módulos 00–05 a un ritmo de uno por sesión. Módulos 07–11 son más densos; repártelos en dos sesiones cada uno. Módulos 12–15 son independientes entre sí y pueden hacerse en cualquier orden.

Si ya programas y solo quieres Pandas, repasa el 03 (estructuras) y el 06 (NumPy) y salta al 07.


Publicado bajo Creative Commons Attribution 4.0 International — puedes usar, compartir y adaptar con atribución.

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Apuntes y ejercicios de Python y Pandas para análisis de datos

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