📘 SEMANA 11 — Introducción a Pandas

Asignatura: Programación de Computadores / Fundamentos de Programación Modalidad: Trabajo guiado con IA + práctica en Google Colab Evidencia: Hoja impresa (2 páginas) + resumen manuscrito

1️⃣ Propósito formativo de la semana

En ingeniería y ciencia de datos, los datos reales no se presentan como listas simples ni únicamente como arrays. Generalmente vienen organizados en:

  • Tablas.
  • Archivos CSV.
  • Bases de datos.
  • Reportes experimentales.

Pandas es la biblioteca fundamental para manipulación y análisis de datos estructurados en forma tabular.

Esta semana introduce:

  • Series
  • DataFrame
  • Lectura de archivos CSV
  • Operaciones básicas de análisis

2️⃣ Resultados de aprendizaje esperados

Al finalizar la semana, el estudiante podrá:

  1. Comprender qué es Pandas y para qué se usa.
  2. Crear una Serie y un DataFrame.
  3. Leer archivos CSV.
  4. Seleccionar columnas y filas.
  5. Aplicar funciones estadísticas básicas.
  6. Comprender la diferencia entre NumPy y Pandas.
  7. Detectar errores comunes en manejo de datos tabulares.

3️⃣ Contenido conceptual

3.1 ¿Qué es Pandas?

Pandas es una biblioteca para manipulación y análisis de datos estructurados.

Importación:

import pandas as pd

3.2 Serie (Series)

Estructura unidimensional con índice.

import pandas as pd

datos = pd.Series([10, 15, 12, 18])

3.3 DataFrame

Estructura bidimensional similar a una tabla.

df = pd.DataFrame({
    "Temperatura": [30, 32, 29],
    "Humedad": [70, 65, 75]
})

3.4 Leer archivo CSV

df = pd.read_csv("datos.csv")

3.5 Selección de datos

df["Temperatura"]
df.head()
df.describe()

3.6 Estadísticas básicas

df.mean()
df.max()
df.min()

3.7 Diferencia entre NumPy y Pandas

NumPy Pandas
Arreglos numéricos Datos tabulares
Cálculo eficiente Análisis estructurado
Base matemática Manipulación de datos

3.8 Errores comunes

  • No importar pandas.
  • Ruta incorrecta del archivo.
  • Confundir Series con DataFrame.
  • No revisar tipos de datos.
  • No verificar valores faltantes.

4️⃣ Actividad guiada con “Estudia y aprende”

🔹 Paso 1 — Concepto de Pandas

Prompt 1

Explícame qué es Pandas y por qué es importante en ingeniería y ciencia de datos. Incluye comparación con NumPy.

🔹 Paso 2 — Series y DataFrame

Prompt 2

Explícame la diferencia entre Series y DataFrame en Pandas. Incluye ejemplos simples y errores frecuentes.

🔹 Paso 3 — Lectura y análisis

Prompt 3

Explícame cómo leer un archivo CSV con Pandas y cómo aplicar funciones como head(), describe() y mean().

🔹 Paso 4 — Ejercicio aplicado

Prompt 4

Diseña un ejercicio aplicado a ingeniería donde se lea un archivo CSV con datos experimentales y se realice un análisis básico con Pandas. Incluye pseudocódigo y código en Python.

5️⃣ Práctica obligatoria en Colab

Problema base:

Crear un DataFrame con datos de 5 mediciones de temperatura y humedad.

Calcular:

  • Promedio de temperatura.
  • Máximo de humedad.
  • Resumen estadístico con describe().

Modelo E–P–S:

Entrada:

  • Datos tabulares.

Proceso:

  • Crear DataFrame.
  • Aplicar funciones estadísticas.

Salida:

  • Mostrar resultados estructurados.

Ampliación:

  • Agregar una nueva columna.
  • Verificar si existen valores faltantes.

6️⃣ Prompt global para resumen manuscrito

Genera un resumen breve (180–220 palabras) del tema “Introducción a Pandas”. Incluye:

  1. Idea central.
  2. Qué es Pandas.
  3. Qué es una Series.
  4. Qué es un DataFrame.
  5. Cómo leer un CSV.
  6. Diferencia con NumPy.
  7. Tres errores comunes y cómo evitarlos.
  8. Mini ejemplo aplicado a ingeniería.

El estudiante debe copiarlo a mano.

📄 HOJAS DEL ESTUDIANTE (PARA IMPRIMIR)

📝 PÁGINA 1 — Instrucciones y Prompts

SEMANA 11 — Introducción a Pandas

Nombre: ___________________________ Grupo: _________ Fecha: //_____

Instrucciones

  1. Abra “Estudia y aprende”.
  2. Copie los prompts.
  3. Tome notas.
  4. Complete esta hoja.
  5. En la segunda página escriba el resumen manuscrito.

Prompts

(Se incluyen exactamente los 4 prompts redactados anteriormente.)

📝 PÁGINA 2 — Hoja de Trabajo

A) ¿Qué es Pandas? (3 líneas)

B) Diferencia entre Series y DataFrame

C) Escriba 3 funciones útiles de Pandas y su uso

D) Pseudocódigo del ejercicio tabular

E) RESUMEN MANUSCRITO