❓ ¿Cuánto tiempo tardas en hacer esto en Excel?

→ Leer un CSV de 500.000 filas

→ Filtrar por 3 condiciones
→ Agrupar por ciudad y calcular la media de ventas
→ Unir con otro archivo por ID de cliente
→ Exportar el resultado
En Excel: 15-20 minutos (si no se cuelga).
En Pandas: 8 líneas de código. Menos de 1 segundo.

Y eso es exactamente lo que yo hacía en mi trabajo antes de descubrir Python.

Por eso he creado esta 𝗛𝗼𝗷𝗮 𝗱𝗲 𝗥𝗲𝗳𝗲𝗿𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮 𝗱𝗲 𝗣𝗮𝗻𝗱𝗮𝘀 𝗴𝗿𝗮𝘁𝘂𝗶𝘁𝗮:

📄 Lo que encontrarás:

🔹 Leer cualquier fuente — CSV, Excel, JSON, SQL
🔹 Filtrar, ordenar y seleccionar como un pro
🔹 groupby + pivot_table = adiós Excel dinámicas
🔹 Combinar DataFrames (merge = BUSCARV pero mejor)
🔹 Limpiar datos sucios en segundos
🔹 Series temporales y resample por período
🔹 Visualizar datos directamente desde el DataFrame
🔹 Los 24 métodos que usarás el 90% del tiempo

📎 Adjunta en esta publicación. Descárgala y guárdala.

——

Yo vengo del mundo contable.
Llevo más de 20 años trabajando con números en hojas de cálculo.

Cuando automaticé mi primer informe con Pandas fue el momento en que entendí que no había vuelta atrás.

Si tú también quieres ese cambio → sígueme en 👉 @josecodetech.

¿Cuántas horas a la semana pierdes haciendo en Excel lo que Pandas haría en segundos? 

Hoja resumen numpy

 🔢 NumPy es hasta 100x más rápido que las listas de Python.

Y sin embargo, muchos desarrolladores lo siguen ignorando.

He preparado una 𝗛𝗼𝗷𝗮 𝗱𝗲 𝗥𝗲𝗳𝗲𝗿𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮 𝗥á𝗽𝗶𝗱𝗮 𝗱𝗲 𝗡𝘂𝗺𝗣𝘆 completa y gratuita.

𝟭𝟱 𝘀𝗲𝗰𝗰𝗶𝗼𝗻𝗲𝘀 𝗲𝗻 𝘂𝗻 𝘀𝗼𝗹𝗼 𝗣𝗗𝗙:

▸ Creación de arrays — zeros, ones, arange, linspace

▸ Atributos — shape, ndim, dtype, size, T

▸ Indexación avanzada — booleana y fancy indexing

▸ Operaciones vectorizadas y ufuncs

▸ Estadística — mean, std, percentiles, corrcoef

▸ Manipulación — reshape, flatten, vstack, hstack

▸ Álgebra lineal — solve, inv, eig, svd, norm

▸ Broadcasting — reglas y ejemplos visuales

▸ Arrays aleatorios — API clásica y default_rng

▸ Entrada/Salida — .npy, .npz, CSV

▸ Rendimiento — vectorización, copy vs view, dtype

📎https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7488297341653958656?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAAB2v4FUBJ-OFSi3fsZmOqhtJf-BXPixworY

Día 30 — Cierre: un mes completo de Python, de cero a backend funcional

Treinta días después de empezar con el concepto más básico —qué es una variable—, el recorrido ha cubierto fundamentos, estructuras de datos, programación orientada a objetos, manejo de errores, librerías de análisis de datos y desarrollo de APIs reales. Este último ejemplo combina varias de las herramientas vistas a lo largo del mes en un único script funcional.

Este es solo el punto de partida: los siguientes pasos naturales incluyen profundizar en frameworks como Django, aprender despliegue en la nube, o especializarse en una rama concreta como ciencia de datos, automatización o desarrollo backend.

Código de ejemplo:

import pandas as pd
import json
from fastapi import FastAPI
from datetime import datetime

app = FastAPI()

@app.get("/informe")
def generar_informe():
    df = pd.read_csv("datos.csv")
    return {
        "fecha": datetime.now().isoformat(),
        "registros": len(df),
        "total": round(df["importe"].sum(), 2)
    }

# Ejecutar con: uvicorn main:app --reload