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WaltherBarrientos / repository
Este script en Python automatiza la extracción y combinación de datos desde múltiples hojas de archivos Excel, usando pandas y openpyxl. Ideal para procesar y consolidar grandes volúmenes de datos eficientemente. Incluye funciones para manejo de errores y reporte de progreso, permitiendo un flujo de trabajo robusto y claro.
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Este script en Python automatiza la extracción y combinación de datos desde múltiples hojas de archivos Excel, usando pandas y openpyxl. Ideal para procesar y consolidar grandes volúmenes de datos eficientemente. Incluye funciones para manejo de errores y reporte de progreso, permitiendo un flujo de trabajo robusto y claro.
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alexballera /
Este repositorio contiene material educativo estructurado en notebooks Jupyter, scripts Python y datasets para el aprendizaje progresivo de programación, manipulación de datos y análisis exploratorio. Incluye teoría, ejercicios prácticos y evaluaciones de dos unidades de estudio.
67/100 healthMACampaUniversidad /
Este proyecto realizado en python utiliza la libreria pandas, seaborn, y mathplot para representacón. Se trata de obtener un modelo predictivo para precedir la supervivencia de pasajeros del titanic. Para la visualizacion y ejecución de los datos se ha utilizado Jupyter notebooks. Se puede encontrar una version python del script principal Titanic.py y un cuaderno jupyter denominado Titanic_jupyter.ipynb
27/100 healthAaronPenas2024 /
En este repositorio se incluyen los scripts utilizados para la resolución y desarrollo de mi proyecto de final de máster. En el archivo README se incluyen especificaciones más detalladas sobre el contenido y una guía de uso.
34/100 healthjdiaz3360 /
En este script te muestro como realizar un análisis del cambio climático con Python en Jupyter Notebook.
34/100 healthalabacw74 /
Mi camino de aprendizaje en Python: desde fundamentos hasta análisis de datos. Scripts, ejemplos y Jupyter notebooks documentan este viaje emocionante.
37/100 healthEste script de Python implementa un sistema simple de Control de Acceso basado en Dispositivo e Identidad utilizando la librería ipywidgets. Está diseñado para ejecutarse en entornos interactivos como Jupyter Notebooks o JupyterLab.
34/100 health