Ejercicio de programación: Identificar y corregir errores y duplicados
Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en Pandas. Es un ejercicio avanzado que pondrá a prueba tus conocimientos expertos.
Información adicional del ejercicio
En este reto, deberás identificar y corregir diversos tipos de valores erróneos en un DataFrame de Pandas. Los valores erróneos pueden incluir valores NaN, valores fuera de rango, valores duplicados o valores con formato incorrecto. El objetivo es limpiar los datos para asegurar su integridad y calidad antes de cualquier análisis posterior.
Contenido del ejercicio
Dado un DataFrame de Pandas con las siguientes columnas:
Altura: debe contener solo valores positivos y menores de 300.Peso: debe contener únicamente valores numéricos.Ingreso: debe contener valores numéricos, representando ingresos en una moneda específica.Fecha_Compra: debe estar en un formato de fecha válido (YYYY-MM-DD).Producto: no debe tener valores duplicados.
Realiza las siguientes tareas:
- Corrige los valores fuera de rango en la columna
Altura(valores negativos y mayores a 300). - Convierte la columna
Pesoa tipo numérico, reemplazando los valores no numéricos con NaN. - Convierte la columna
Ingresoa tipo numérico, asegurándote de que los valores estén en formato numérico, reemplazando cualquier error con NaN. - Convierte la columna
Fecha_Compraa tipo datetime, reemplazando los valores que no se puedan convertir con NaT (Not a Time). - Identifica y elimina las filas que contengan valores NaN en cualquiera de las columnas.
- Elimina cualquier fila duplicada basada en la columna
Producto. - Imprime el DataFrame limpio.
Lección relacionada
Este ejercicio está relacionado con la lección "Identificar y corregir errores y duplicados" de Pandas. Te recomendamos revisar la lección antes de comenzar.
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Alan Sastre
Ingeniero de Software y formador, CEO en CertiDevs
Ingeniero de software especializado en Full Stack y en Inteligencia Artificial. Como CEO de CertiDevs, Pandas es una de sus áreas de expertise. Con más de 15 años programando, 6K seguidores en LinkedIn y experiencia como formador, Alan se dedica a crear ejercicios prácticos y contenido educativo de calidad para desarrolladores de todos los niveles.
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Ejercicios de programación en Pandas: Práctica y Certificación
Los ejercicios de programación son fundamentales para dominar Pandas. Este ejercicio está diseñado para poner a prueba tus conocimientos prácticos y ayudarte a consolidar lo aprendido en las lecciones teóricas. La práctica constante con ejercicios de programación es la clave para convertirte en un desarrollador experto.
¿Por qué resolver ejercicios de programación?
Resolver ejercicios de programación en Pandas te permite:
- Aplicar conocimientos teóricos: Poner en práctica los conceptos aprendidos en las lecciones de Pandas.
- Identificar áreas de mejora: Descubrir qué conceptos necesitas reforzar en tu aprendizaje de Pandas.
- Prepararte para certificaciones: Los ejercicios te preparan para obtener certificados profesionales en Pandas.
- Mejorar tu perfil profesional: Demostrar tus habilidades prácticas en Pandas.
Metodología de aprendizaje
Nuestros ejercicios de programación están diseñados siguiendo una metodología probada de aprendizaje progresivo. Cada ejercicio en Pandas está cuidadosamente estructurado para llevar tus habilidades al siguiente nivel. Comenzamos con conceptos fundamentales y avanzamos gradualmente hacia desafíos más complejos que reflejan situaciones reales del desarrollo de software profesional.
Certificación y validación de conocimientos
Al completar ejercicios de programación, no solo mejoras tus habilidades técnicas, sino que también puedes obtener certificados que validan tu expertise en Pandas. Estos certificados son reconocidos por empresas y pueden ser una gran adición a tu perfil profesional de LinkedIn o tu CV como desarrollador.
Los ejercicios están alineados con los estándares de la industria y cubren desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de programación en Pandas. Cada ejercicio incluye casos de prueba y ejemplos prácticos que te ayudarán a comprender mejor cómo aplicar lo aprendido en proyectos reales.