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Una guía simple para las operaciones de dataframe en Pandas

Rajiv Chandra
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Rajiv Chandra

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¿Eres un principiante en ciencia de datos o un profesional que busca mejorar su rendimiento? ¿Has oído hablar de Pandas y su importancia en el mundo de la ciencia de datos? Si es así, estás en el lugar correcto. En esta guía exploraremos los conceptos básicos de los dataframes de Pandas y las diversas operaciones que se pueden realizar en ellos.

¿Quieres crear visualizaciones de datos rápidamente en Python?

PyGWalker es un proyecto de Python de código abierto que puede ayudar a acelerar el flujo de trabajo de análisis y visualización de datos directamente dentro de entornos basados en Jupyter Notebook.

PyGWalker (opens in a new tab) convierte tu dataframe de Pandas (o dataframe de Polars) en una interfaz de usuario visual donde puedes arrastrar y soltar variables para crear gráficos con facilidad. Simplemente usa el siguiente código:

pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)

Puedes ejecutar PyGWalker ahora mismo con estos notebooks en línea:

¡Y no olvides darle ⭐️ a GitHub!

Ejecutar PyGWalker en el cuaderno de Kaggle (opens in a new tab)Ejecutar PyGWalker en Google Colab (opens in a new tab)Darle ⭐️ a PyGWalker en GitHub (opens in a new tab)
Ejecutar PyGWalker en el cuaderno de Kaggle (opens in a new tab)Ejecutar PyGWalker en Google Colab (opens in a new tab)Ejecutar PyGWalker en Google Colab (opens in a new tab)

¿Qué es Pandas?

Pandas es una biblioteca de Python de código abierto que proporciona estructuras de datos y herramientas de análisis de datos fáciles de usar y de alto rendimiento. Se utiliza ampliamente en el campo de la ciencia de datos para limpiar datos, explorar datos, modelar datos y visualizar datos.

¿Por qué es importante Pandas en la ciencia de datos?

Pandas se ha convertido en una herramienta esencial para los científicos de datos, ya que simplifica el proceso de manipulación y análisis de datos. Ofrece una variedad de funciones que facilitan trabajar con conjuntos de datos grandes, manejar datos faltantes y cambiar la forma de los datos. También se integra bien con otras bibliotecas de Python como NumPy, SciPy y Matplotlib, lo que la convierte en una opción popular para tareas de análisis de datos.

¿Cuáles son las ventajas de utilizar dataframes en Pandas?

Los dataframes de Pandas son estructuras de datos tabulares bidimensionales, mutables en tamaño y potencialmente heterogéneas, con ejes etiquetados (filas y columnas). Algunas ventajas de utilizar dataframes de Pandas incluyen:

  • Manejo de datos faltantes
  • Alineación de datos y manejo integrado de datos
  • Cambio de forma y pivoteo de conjuntos de datos
  • Rebanado, indexación y subconjunto basados en etiquetas de conjuntos de datos grandes
  • Funcionalidad de GroupBy para agregar y transformar datos
  • Fusión y unión de datos de alto rendimiento
  • Funcionalidad de series de tiempo

¿Cómo puedo instalar Pandas?

Para instalar Pandas, abre tu símbolo del sistema o terminal y ejecuta el siguiente comando:

pip install pandas

Alternativamente, si estás utilizando Anaconda, ejecuta este comando:

conda install pandas

¿Cuáles son las operaciones básicas que se pueden realizar en un dataframe de Pandas?

Una vez que tienes Pandas instalado, puedes realizar varias operaciones en los dataframes, como:

  1. Crear un dataframe
  2. Leer datos de archivos (por ejemplo, CSV, Excel, JSON)
  3. Seleccionar, agregar y eliminar columnas
  4. Filtrar y ordenar datos
  5. Fusionar y unir dataframes
  6. Agrupar y agregar datos
  7. Manejar valores faltantes
  8. Aplicar operaciones matemáticas a los datos
  9. Visualización de datos

¿Cómo se pueden manejar los valores faltantes en un dataframe de Pandas?

Pandas ofrece varios métodos para manejar valores faltantes en un dataframe, como:

  • dropna(): Eliminar valores faltantes
  • fillna(): Rellenar los valores faltantes con un valor o método especificado (por ejemplo, relleno hacia adelante, relleno hacia atrás)
  • interpolate(): Rellenar los valores faltantes con valores interpolados (por ejemplo, interpolación lineal)

¿Qué es la función GroupBy en Pandas?

La función de GroupBy en Pandas es un método poderoso que te permite agrupar tus datos en función de ciertos criterios, como una columna o un índice. Una vez que los datos están agrupados, puedes realizar varias operaciones de agregación y transformación en cada grupo. Algunas funciones comunes utilizadas con GroupBy incluyen:

  • sum(): Calcular la suma de cada grupo
  • mean(): Calcular la media de cada grupo
  • count(): Calcular el conteo de cada grupo
  • min(): Calcular el valor mínimo de cada grupo
  • max(): Calcular el valor máximo de cada grupo

¿Cómo se pueden realizar operaciones matemáticas en los datos de un dataframe de Pandas?

Los dataframes de Pandas admiten varias operaciones matemáticas, como la suma, resta, multiplicación y división, que se pueden aplicar elemento por elemento o columna por columna. Algunas funciones comúnmente utilizadas para operaciones matemáticas incluyen:

  • add(): suma los elementos correspondientes de dos dataframes
  • subtract(): resta los elementos correspondientes de dos dataframes
  • multiply(): multiplica los elementos correspondientes de dos dataframes
  • divide(): divide los elementos correspondientes de dos dataframes
  • mod(): calcula el módulo de los elementos correspondientes de dos dataframes
  • pow(): eleva los elementos de un dataframe a la potencia de los elementos de otro dataframe

También puedes usar los operadores aritméticos incorporados de Python (+, -, *, /, %, **) para realizar estas operaciones.

¿Se puede visualizar datos utilizando Pandas?

Sí, Pandas ofrece una variedad de técnicas de visualización de datos utilizando sus métodos de trazado incorporados, que se basan en la popular biblioteca de visualización de datos Matplotlib. Algunos ejemplos comunes de trazado en Pandas incluyen:

  • Gráficos de línea
  • Gráficos de barras
  • Histogramas
  • Diagramas de caja
  • Gráficos de dispersión
  • Gráficos de pastel

Para crear un gráfico de línea simple, por ejemplo, puedes usar el método plot() de la siguiente manera:

import pandas as pd
 
# Crear un dataframe de muestra
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Crear un gráfico de línea
df.plot()

Conclusión

En conclusión, Pandas es una biblioteca poderosa y flexible que simplifica el proceso de manipulación y análisis de datos en Python. Esta guía ha cubierto los conceptos básicos de las operaciones con dataframes de Pandas, incluyendo la creación de dataframes, la lectura de datos desde archivos, el manejo de valores faltantes, el uso de la función GroupBy, la realización de operaciones matemáticas y la visualización de datos. Con estas herramientas a tu disposición, estás en camino de convertirte en un científico de datos más competente.

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