🐼+⚕️ ¿Cómo tratar los datos para un análisis de la presión arterial? | Pandas | Python

Описание: En este vídeo te mostramos lo fácil que es preparar los datos de un dispositivo que mide los datos de presión arterial, aquí dejamos algunas formas de agrupar los datos, para que sea más fácil y rápido, para un médico poder tomar alguna decisión en base al comportamiento de la presión arterial.
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🐼 Versión de Pandas que utilizamos en este vídeo: 1.1.4
🔗 Links que mencionamos en el vídeo:
💻 Programa Python en línea, sin instalar software con Google
https://colab.research.google.com
📥 Descarga los archivos que mencionamos en el vídeo
http://bit.ly/3i5KVdT
🎞️ Vídeos que mencionamos o algunos que te pueden ser de utilidad:
VideoTK de pandas vol. 1:    • 📕 Leer datos, cambiar tipo datos, informac...  
VideoTK de pandas vol. 2:    • 📕 Filtros en Pandas: iloc, loc | Parte 1 |...  
Leer archivos desde GitHub:    • Cargar un CSV y hacer un Dataframe en líne...  
Cómo resolver errores en Python:    • ¿Cómo encontrar errores? | Variable Explor...  
Lista de reproducción de vídeos sobre el agente infeccioso:
   • 🗺️ ¿Cómo explorar los datos de un Datafram...  


🖥️Líneas de código para copiar y pegar:
df2['Diferenciasp']=df2['SYS(mmHg)'].pct_change()*100
df2['Diferenciasd']=df2['DIA(mmHg)'].pct_change()*100
df2=df2.sort_values(by='Fecha de la medición',ascending=False)
print(df2.head(10))

print (df.reset_index().set_index('Fecha de la medición').resample('1D')['SYS(mmHg)'].agg(['min', 'max','mean']))

df['MAP']=(df['SYS(mmHg)']+2*df['DIA(mmHg)'])/3


Código para separar en dos columnas:
df[['Fecha de la medición', 'Hora de la medición']] = df['Fecha de la medición'].str.split(' ', 1, expand=True)

Código para convertir a tipo entero los valores de una columna
df['DataFrame Column'] = df['DataFrame Column'].astype(int)
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⏰ Por si tienes prisa, aquí te dejamos el minuto a minuto del vídeo:
00:00 Introducción
05:27 Eliminar columnas y datos no válidos
07:07 Seleccionar columnas y el orden para el dataframe
07:56 Convertir datos de fecha y hora a datetime
10:47 Ordenar de menor a mayor (Presión sistólica)
12:54 Submuestreo Presión por día (Downsampling)
19:10 Obtener las diferencias de presión porcentuales (pct_change)
21:55 Verificar si los datos están en un rango (between)
23:39 Máximos, Mínimos y promedio de la presión
25:47 Valor de la presión arterial media (PAM | MAP)
27:10 Estadísticas básicas sobre una columna
28:18 Gráfica de presión arterial media
30:43 Grabar la información de un DF a un archivo csv
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😉 Nuestro blog:
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Otros vídeos que pueden ser de utilidad:
✔Lista de reproducción de Machine Learning
   • Análisis de Sentimientos | Introducción | ...  
✔Lista de reproducción de Pandas
   • Pandas desde cero (Python)  
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📷Imagen de fondo en el Thumbnail:
Imagen de InspiredImages en Pixabay
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