Python desde cero hasta Pandas avanzado
Curso de apuntes para llegar de no haber escrito una línea de código a manejar Pandas con soltura. Está pensado para alumnado de FP de grado superior, así que cada módulo combina teoría corta, código que puedes copiar y ejecutar, y ejercicios con sus soluciones plegadas al final.
Cómo usar estos apuntes
Lee de arriba abajo. Cada módulo asume que dominas el anterior. No saltes a Pandas sin tener claras las listas y los diccionarios: vas a sufrir. Escribe el código tú mismo, no te limites a leerlo. La diferencia entre quien aprende a programar y quien cree que lo ha aprendido es esa.
Las soluciones están dentro de cada módulo, en una sección plegable al final (<details>). Intenta resolver el ejercicio antes de abrirlas.
Qué necesitas
Python 3.10 o superior y, a partir del módulo 06, las librerías 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
| # | Módulo | Qué aprendes |
|---|---|---|
| 00 | Entorno | Instalar Python, ejecutar tu primer programa, notebooks |
| 01 | Variables y tipos | Variables, números, cadenas, booleanos, operadores |
| 02 | Control de flujo | Condicionales, bucles for y while |
| 03 | Estructuras de datos | Listas, tuplas, diccionarios, conjuntos |
| 04 | Funciones y errores | Funciones, módulos, excepciones, archivos |
| 05 | POO y comprensiones | Clases, objetos, comprensiones, generadores |
| 06 | NumPy | Arrays, vectorización, broadcasting |
| 07 | Pandas — Series y DataFrames | Estructuras de Pandas, cargar datos |
| 08 | Pandas — Selección y filtrado | loc, iloc, filtros booleanos |
| 09 | Pandas — Limpieza | Nulos, duplicados, tipos, texto |
| 10 | Pandas — GroupBy y merge | Agrupaciones, pivot, uniones de tablas |
| 11 | Series temporales y proyecto | Fechas, visualización, proyecto final |
| 12 | Archivos y formatos | CSV, JSON, Excel con Pandas; rutas con pathlib |
| 13 | Visualización | Matplotlib y Seaborn: líneas, barras, scatter, heatmap |
| 14 | Pandas avanzado | apply, query, method chaining, MultiIndex, memoria |
| 15 | APIs y requests | HTTP, JSON a DataFrame, autenticación, paginación |
Ruta recomendada
Si vienes de cero, dedica una sesión a cada módulo del 00 al 05. Los módulos de Pandas (07–11) son más densos y conviene repartirlos en dos sesiones cada uno: una para leer y otra para los ejercicios.
Si ya programas y solo quieres Pandas, repasa por encima el 03 (estructuras de datos) y el 06 (NumPy) y salta al 07.