️ + Estadísticas básicas con datos de tiempo | Datos de la Fórmula 1 | Pandas | Python

У вашего броузера проблема в совместимости с HTML5

En este vídeo les mostramos lo fácil que es manejar datos tipo datetime, e incluso trabajar y hacer conversiones con los datos de tiempo como milisegundos, cuando son datos de tipo numérico. Trabajamos principalmente con datos de desviación estándar, para revisar que tan despegados se encuentran los datos de la media.
????Esperamos que este vídeo te sea de utilidad, no olvides dejarnos en que utilizarás o cómo aplicarás las funciones de este vídeo, nos dará mucho gusto saludarte.
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
???? Checa la sección de comunidad de nuestro canal:
https://www.youtube.com/channel/UCvJpU1VFBMX3rPdCYt10QZw/community
???? Programa Python en línea, sin instalar software con Google
https://colab.research.google.com
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
????+???? Revisa las versiones de Python y Pandas con las siguientes líneas:
!python—version
import pandas as pd
Pd.__version__
import numpy as np
np.__version__
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
????️ Links y datos que utilizamos en el vídeo:
Archivo CSV:
url=‘https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vQFlRYG26l-OHYwQBF989J5O8M_S2SBEsZ1srojc9FYNpSPkiDbjiWjBwuwV8c-c1gvBZCV2StbpOmq/pub?output=csv’
df=pd.read_csv(url)
Fuente original:
https://ergast.com/mrd/db/
Referencias para calcular los residuos de mod:
https://docs.python.org/3.7/library/math.html#math.remainder
https://en.wikipedia.org/wiki/Modulo_operation
https://www.tutorialspoint.com/modulus-of-two-float-or-double-numbers-using-c (Aunque es en C, tiene una fórmula que les puede ser de utilidad)
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
⏰ Por si tienes prisa, aquí te dejamos el minuto a minuto del vídeo:
00:00 Introducción a los datos
02:00 Gráficas de milisegundos (Dispersión e Histograma)
05:30 Gráfica KDE (Probabilidad)
06:35 Desviación standard (Z-score)
08:00 Conversión a datetime
09:51 Promedio de tiempo (datetime)
10:46 Convertir milisegundos a minutos, segundos
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

????️ Vídeos que mencionamos o algunos que te pueden ser de utilidad:
Cómo personalizar gráficas de matplotlib:
https://youtu.be/0ZXv8gyjmws
Buscar valores en un dataframe, a partir de datos de otro dataframe (isin)
https://www.youtube.com/watch?v=vlsR11mQXm4
VideoTK de pandas vol. 1: https://youtu.be/EmxClt7Ir9k
VideoTK de pandas vol. 2: https://youtu.be/rOkHjUyED_I
Leer archivos desde GitHub: https://youtu.be/svySL_g3XhQ
Cómo resolver errores en Python: https://youtu.be/X46F2-OxxqY
Lista de reproducción de vídeos sobre el agente infeccioso:
https://www.youtube.com/watch?v=QJpE90cEaP0&list=PLgHCrivozIb0JBikrXF7On25gucMiPTd7
Comprensión de listas en Pandas: https://www.youtube.com/watch?v=lAKQouvVOPg
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
???? Nuestro blog:
http://cctmexico.blogspot.mx/p/python.html
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
????Otros vídeos que pueden ser de utilidad:
✔Lista de reproducción de Machine Learning
https://www.youtube.com/watch?v=-qYljhR4hsc&list=PLgHCr
ivozIb2NBVVL0Scs_nIGRUb9dW5U
✔Lista de reproducción de Pandas
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgHCrivozIb0ULMKfJVV-rFdRG2OeEgfq
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
????Imagen de fondo en el Thumbnail:
Imagen de randomwinner en Pixabay
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
???? Hashtags
#Pandas #Python #PandasenEspañol