Combinación de Dataframes

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Instrucciones de la actividad: Organizar filas
Arrastra y suelta las filas para colocarlas en el orden correcto.
Cada fila representa un paso o concepto relacionado con el uso de Pandas en Python.

📌 Lee con atención y piensa en el orden lógico del proceso.
🎯 Objetivo: comprender la secuencia adecuada para trabajar y manipular datos de forma eficaz.

Créé par

Marlly Leana Amariles

Colombia

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Combinación de DataframesVersion en ligne Instrucciones de la actividad: Organizar filas Arrastra y suelta las filas para colocarlas en el orden correcto. Cada fila representa un paso o concepto relacionado con el uso de Pandas en Python. 📌 Lee con atención y piensa en el orden lógico del proceso. 🎯 Objetivo: comprender la secuencia adecuada para trabajar y manipular datos de forma eficaz. par Marlly Leana Amariles 1 Concatenación de filas: Las filas de los Dataframes se concatenan unas a continuación de las otras para formar el nuevo DataFrame. Para ello, es necesario que los DataFrames que se combinen tengan el mismo índice de columnas. Realízalo: df = pd.concat([df1, df2]) df.reset_index(inplace=True) df1 = pd.DataFrame({"Nombre":["Carmen", "Luis"],"Sexo":["Mujer", "Hombre"], "Edad":[ 22, 18]}).set_index("Nombre") df2 = pd.DataFrame({"Nombre":["María", "Pedro"], "Sexo":["Mujer", "Hombre"], "Edad": [25, 30]}).set_index("Nombre") 2 Concatenación de columnas: Las columnas de los DataFrames se concatenan unas a continuación de las otras para formar el nuevo DataFrame. Para ello, es necesario que los DataFrames que se combinan tengan el mismo índice de filas. Realízalo: df.reset_index(inplace=True) df = pd.concat([df1, df2], axis = 1) ujer"]}).set_index("Nombre") df1 = pd.DataFrame({"Nombre":["Carmen", "Luis", "María"],"Sexo":["Mujer", "Hombre", "M df2 = pd.DataFrame({"Nombre":["Carmen", "Luis", "María"], "Edad":[22, 18, 25]}).set_index("Nombre")

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Instrucciones de la actividad: Organizar filas Arrastra y suelta las filas para colocarlas en el orden correcto. Cada fila representa un paso o concepto relacionado con el uso de Pandas en Python. 📌 Lee con atención y piensa en el orden lógico del proceso. 🎯 Objetivo: comprender la secuencia adecuada para trabajar y manipular datos de forma eficaz.

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Concatenación de filas: Las filas de los Dataframes se concatenan unas a continuación de las otras para formar el nuevo DataFrame. Para ello, es necesario que los DataFrames que se combinen tengan el mismo índice de columnas. Realízalo:

df = pd.concat([df1, df2])

df.reset_index(inplace=True)

df1 = pd.DataFrame({"Nombre":["Carmen", "Luis"],"Sexo":["Mujer", "Hombre"], "Edad":[

22, 18]}).set_index("Nombre")

df2 = pd.DataFrame({"Nombre":["María", "Pedro"], "Sexo":["Mujer", "Hombre"], "Edad":

[25, 30]}).set_index("Nombre")

Concatenación de columnas: Las columnas de los DataFrames se concatenan unas a continuación de las otras para formar el nuevo DataFrame. Para ello, es necesario que los DataFrames que se combinan tengan el mismo índice de filas. Realízalo:

df.reset_index(inplace=True)

df = pd.concat([df1, df2], axis = 1)

ujer"]}).set_index("Nombre")

df1 = pd.DataFrame({"Nombre":["Carmen", "Luis", "María"],"Sexo":["Mujer", "Hombre", "M

df2 = pd.DataFrame({"Nombre":["Carmen", "Luis", "María"], "Edad":[22, 18, 25]}).set_index("Nombre")

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Concatenación de columnas: Las columnas de los DataFrames se concatenan unas a continuación de las otras para formar el nuevo DataFrame. Para ello, es necesario que los DataFrames que se combinan tengan el mismo índice de filas. Realízalo:

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