• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

¡Nuevo video! 5 formas prácticas de obtener valores únicos en Pandas

julio 8, 2025 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: < 1 minuto

Una de las entradas más visitadas del blog desde hace años es la dedicada a cómo obtener valores únicos de una columna con Pandas. Es un truco simple, pero fundamental, que usamos constantemente al explorar o limpiar datos.

Por eso, he querido arrancar con este tema la nueva serie especial de verano en el canal de YouTube. En un video breve, de unos 12 minutos, explico cinco formas distintas de obtener valores únicos, comparo los resultados de cada una y comento cuándo conviene usar una u otra según el caso.

Para ilustrarlo, utilizo el clásico conjunto de datos Titanic, que puedes cargar fácilmente desde Seaborn. Así puedes replicar todo sin complicaciones, directamente desde tu entorno de trabajo.

En el video te muestro:

  • Cómo funciona .unique() y qué tipo de objeto devuelve
  • Por qué .nunique() puede ser tu aliado para análisis rápidos
  • Cómo usar .value_counts() para ir un paso más allá
  • En qué casos .drop_duplicates() puede ser más útil
  • Consejos prácticos para elegir la mejor opción en tus proyectos

Y si aún no leíste la entrada original, aquí la tienes: Obtención de valores únicos de una columna con Pandas

La caverna del consumo, o cómo Greenspan miraba calzoncillos para hacer política monetaria – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 1)
En Analytics Lane
La caverna del consumo, o cómo Greenspan miraba calzoncillos para hacer política monetaria – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 1)

Si el video te resulta útil, no olvides suscribirte al canal, dejar tu “me gusta” y contarme en los comentarios qué otros trucos te gustaría ver explicados. ¡Se vienen más videos este verano!

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • La caverna del consumo, o cómo Greenspan miraba calzoncillos para hacer política monetaria – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 1)
  • La vanidad del paisaje, o por qué un becario sale a contar grúas a Manhattan – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 2)
  • Analytics Lane lanza la versión 1.1 del laboratorio con nuevas suites de CLV y Scoring
  • El Binning en Credit Scoring: El Arte de Discretizar Variables
  • Cómo comparar tendencias con gráficos de líneas en Matplotlib: guía práctica paso a paso
  • Analytics Lane lanza la versión 1.2 del laboratorio con nuevas herramientas de ajuste de curvas y cálculo matricial
  • Subplots en Matplotlib: cómo organizar múltiples gráficos en una sola figura
  • Ley de Benford: cómo detectar datos manipulados con ejemplos reales
  • Síndrome del objeto brillante en ciencia de datos: el error simétrico a los costes hundidos

Publicado en: Noticias Etiquetado como: Pandas, YouTube

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

El Binning en Credit Scoring: El Arte de Discretizar Variables

junio 16, 2026 Por Daniel Rodríguez

Noticias

Analytics Lane lanza la versión 1.2 del laboratorio con nuevas herramientas de ajuste de curvas y cálculo matricial

junio 12, 2026 Por Daniel Rodríguez

La vanidad del paisaje, o por qué un becario sale a contar grúas a Manhattan – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 2)

junio 11, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Comparar archivos en Visual Studio Code publicado el enero 10, 2024 | en Herramientas
  • Creación de gráficos de barras y gráficos de columnas con Seaborn publicado el julio 18, 2023 | en Python
  • Método del codo (Elbow method) para seleccionar el número óptimo de clústeres en K-means publicado el junio 9, 2023 | en Ciencia de datos
  • Función de interpolación lineal en Excel sin VBA publicado el noviembre 3, 2021 | en Herramientas
  • Cómo instalar deepseek-r1 en Ollama: Una guía rápida publicado el febrero 5, 2025 | en Herramientas

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.9 (11)

Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames

Comentarios recientes

  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto