Lancé Excel Z: un entrenamiento práctico para aprender Excel desde cero

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Hoy quiero compartir un proyecto que estuve desarrollando con mucho cuidado aprender Excel desde cero jugando y practicando: Excel Z ⚡ Excel Z es un entrenamiento práctico para aprender Excel desde cero, a través de retos visuales y ejercicios reales. No es un curso tradicional lleno de teoría. La idea es aprender haciendo, paso a paso, como un entrenamiento mental. ¿Qué incluye Excel Z (Retos 1 al 3)? ✔ Manual en PDF con los retos ✔ Ejercicios prácticos en Excel, plantilla de Excel ✔ Imágenes ilustradas de cada reto ✔ Un mazo imprimible tipo cartas para entrenar sin pantalla Está pensado para: - Personas que quieren mejorar en Excel - Maestros que buscan material didáctico - Estudiantes - Oficinistas - Personas que siempre dijeron “Excel no es lo mío” El contenido está completamente en español. 👉 Puedes ver el producto y descargar aquí: Excel Z Retos 1 al 3 Este es solo el inicio del proyecto, más retos y niveles vendrán después. Gracias por leer y por apoyar proyectos educativo...

📊 Ejemplos de Python para Hacer Gráficas: Visualiza tus Datos con Matplotlib

Como hemos visto en otras publicaciones del blog Python es un lenguaje muy amigable y con muchas librarías que permiten apoyarnos para realizar tareas de la manera más ágil.

En esta ocasión quiero mostrarles como pueden hacer para mostrar datos en mapas, por ejemplo si quieren representar en el mapa de México la cantidad de universidades por cada estado y obtener una imagen como la siguiente:

Ejemplo de gráficos en Python creados con Matplotlib para visualizar datos.

Tendremos que utilizar las librería 

  •  geopandas
  •  matplotlib.pyplot 
  •  numpy 
  •  pandas 

Para este ejemplo necesitamos:


Vamos a utilizar el siguiente código

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

direccion = 'tu directorio //mexican-states-master'
direccion2 = 'tu directorio\\carpeta\\'
shapefile = gpd.read_file(direccion+'\mexican-states.shp')
shapefile.head(5)
estados = pd.read_csv(direccion2+'UniMex.csv',encoding='UTF-8',low_memory=False)
estados.head(5)
shapefile = shapefile.merge(
                     right = estados,
                     left_on = 'name',
                     right_on = 'Estado',
                     how = 'left'
                     )
shapefile.plot(column = 'Numero_Universidades',
               legend = True, 
            legend_kwds = {
              'label': "Número de Universidades",
              'orientation': "horizontal"
              },
            cmap = 'Greens')


Les comparto un vídeo demostrativo del programa





Espero les sea de utilidad y nos compartan.

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