94 Python. Graficos con libreria pandas y matplotlib

Realizar graficos con los datos obtenidos de un dataframe usando la libreria pandas y matplotlib en python.

93 Python. Aplicacion Cajas, ampliacion

Como continuacion del video anterior de creacion de una aplicacion sencilla para guardar datos de las cajas, en el siguiente video se amplia dicha aplicacion, dotandola de una consulta a la base de datos para obtener las ventas entre dos fechas indicadas.

92 Python. Aplicacion Caja diaria

Ejemplo de aplicacion creada con Python, para generar los datos que usaremos para crear los asientos contables requeridos de ventas sobre las cajas diarias.
Es una aplicacion con interfaz grafica en la que se introducen los datos de efectivo y tarjetas de dos tiendas y calcula la venta total, desglosa la base imponible y el iva, pasando seguidamente a guardar los datos en una base de datos sqlite y en un archivo de texto que imprimira inmediatamente.
Puedes ver el codigo completo en github.

09 mBot. SigueLineas parte 02

En el siguiente video amplio el codigo sobre la version siguelineas de video anterior.
Se añade al codigo sonido e iluminacion de leds segun el sensor que indique la salida de la linea.

06 Scratch3. Bloques

Serie de videos con introduccion a los tipos bloques incluidos en la nueva version de Scratch, antes de empezar con la programacion en si.

Movimiento / Apariencia

Sonido / Eventos

Control / Sensores

Operadores

Variables

Funcion o metodo

91 Python. Pandas CSV

Obtener datos de un fichero csv usando la libreria pandas de python.

90 Python. Pandas

Introduccion a la libreria Pandas de Python, con la que manejaremos estructuras de datos que utilizaremos para analisis.

import pandas as pd
columnas=['Nombre','Edad','Codigo']

indice01=['Jose','Lucia','Mar']

indice02=['Juan','Eva','Maria']

datos01=pd.DataFrame([['Jose',47,1273],['Lucia',40,2363],['Mar',44,2834]],index=indice01,columns=columnas)

datos02=pd.DataFrame([['Juan',57,1273],['Eva',None,2363],['Maria',24,2834]],index=indice02,columns=columnas)

print(datos01)

print(datos02)

datos=pd.concat([datos01,datos02])

print(datos)

datos=datos.drop('Nombre',axis=1)

print(datos)

print(datos.index)print(datos.columns)

print(datos.head(2))

print(datos.tail(2))

print(datos.describe())

print(datos.info())

print(datos.isna())

print(datos['Edad'])

print(datos01.drop('Codigo',axis=1))

print(datos01.drop('Nombre',axis=1))

print(datos01.head())