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A veces necesitará ajustar la granularidad de algunos datos, ya sea para reducir la cantidad de datos producidos por el flujo o para alinear los datos con otros que desee unir. Por ejemplo, es posible que desee agregar los datos de ventas por cliente antes de unir una tabla de ventas con una tabla de clientes.
Si necesita ajustar la granularidad de sus datos, utilice la opción Agregar para crear un paso para agrupar y agregar datos. El hecho de que los datos se agreguen o agrupen depende del tipo de datos (cadena, número o fecha).
Los datos que desea analizar suelen estar formados por una colección de tablas relacionadas por campos específicos. La unión es un método para combinar los datos relacionados en esos campos comunes. El resultado de combinar datos mediante una unión es una tabla que suele ampliarse horizontalmente añadiendo campos de datos.
Para cada fila, incluye todos los valores de la tabla izquierda y las coincidencias correspondientes de la tabla derecha. Cuando un valor de la tabla izquierda no tiene una coincidencia correspondiente en la tabla derecha, aparece un valor nulo en los resultados de la unión.
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En este tutorial, puede utilizar el Editor de consultas de Power Query para importar datos de un archivo Excel local que contiene información de productos y de una fuente OData que contiene información de pedidos de productos. Realizará los pasos de transformación y agregación, y combinará los datos de ambas fuentes para producir un informe de «Ventas totales por producto y año».
En esta tarea, se importan los productos del archivo Productos y Pedidos.xlsx (descargado y renombrado anteriormente) a un libro de Excel, se promueven las filas a encabezados de columna, se eliminan algunas columnas y se carga la consulta a una hoja de cálculo.
A medida que realiza actividades de consulta en Power Query, se crean pasos de consulta y se enumeran en el panel Configuración de consulta, en la lista Pasos aplicados. Cada paso de consulta tiene su correspondiente fórmula de Power Query, también conocida como lenguaje «M». Para obtener más información sobre las fórmulas de Power Query, consulte Crear fórmulas de Power Query en Excel.
En esta tarea, importará datos a su libro de Excel desde el feed de OData de Northwind de ejemplo en http://services.odata.org/Northwind/Northwind.svc, expandirá la tabla Order_Details, eliminará columnas, calculará un total de línea, transformará una OrderDate, agrupará filas por ProductID y Year, cambiará el nombre de la consulta y desactivará la descarga de la consulta al libro de Excel.
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La apuesta doble es una de las formas más sencillas de apuesta múltiple que puede realizar un apostante y se compone de sólo dos apuestas simples con las cuotas combinadas en una. Es una forma popular de apostar para muchos y debería seguir siéndolo durante el Mundial de este año.
Las cuotas de una apuesta doble se calculan tomando las cuotas de cada apuesta simple y multiplicándolas para crear las cuotas de la apuesta doble. La otra forma de calcular las cuotas de las apuestas dobles es que el dinero ganado con la primera apuesta se ponga como apuesta en la segunda selección. Vea a continuación un ejemplo de apuesta doble.
Si ha realizado una apuesta doble a dos caballos, por ejemplo, necesitará que ambos ganen para que se le pague la totalidad de las ganancias. Sin embargo, también obtendrá algún beneficio si ambos caballos ganan. Puede obtener más información sobre las apuestas mutuas leyendo nuestra guía completa aquí.
Las apuestas dobles mutuas se utilizan a menudo en las carreras de caballos. Consiste en elegir dos selecciones, cada una en carreras diferentes, y luego realizar dos apuestas dobles, una doble de victoria y otra doble de clasificación. La apuesta doble a ganador necesita que ambos caballos ganen para tener éxito, mientras que la apuesta doble a colocado necesita que ambos caballos se coloquen para tener éxito.
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Álgebra relacional¶El comportamiento implementado en pd.merge() es un subconjunto de lo que se conoce como álgebra relacional, que es un conjunto formal de reglas para manipular datos relacionales, y forma la base conceptual de las operaciones disponibles en la mayoría de las bases de datos.
Observe que el orden de las entradas en cada columna no se mantiene necesariamente: en este caso, el orden de la columna «empleado» difiere entre df1 y df2, y la función pd.merge() lo tiene en cuenta correctamente.
Las palabras clave left_on y right_on¶A veces puede que desee combinar dos conjuntos de datos con nombres de columna diferentes; por ejemplo, podemos tener un conjunto de datos en el que el nombre del empleado esté etiquetado como «nombre» en lugar de «empleado».
Podríamos insertar el valor apropiado (utilizando la suma de todas las áreas estatales, por ejemplo), pero en este caso simplemente eliminaremos los valores nulos porque la densidad de población de todo Estados Unidos no es relevante para nuestra discusión actual: