Guía completa: Cómo usar eficientemente la función Rank de Pandas
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- Sebastian Brandt
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Pandas, una biblioteca de manipulación y análisis de datos en Python, proporciona una herramienta versátil, rank(), que es fundamental en muchos escenarios de análisis de datos. Esta guía ofrece una comprensión detallada de cómo utilizar Pandas Rank para mejorar tus habilidades en el manejo de datos a nuevos niveles.
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import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)Puedes ejecutar PyGWalker ahora mismo con estos notebooks en línea:
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Comprendiendo el concepto de Rank en Pandas
Pandas Rank calcula el rango de un punto de datos dentro de un conjunto de datos. Esta función es increíblemente beneficiosa para ordenar, filtrar o identificar posiciones específicas dentro de un conjunto de datos. Fundamentalmente, hay dos formas de utilizarlo:
- Clasificar datos dentro del DataFrame completo.
- Clasificar datos dentro de subgrupos específicos utilizando la función group by.
Para comprender mejor la utilidad de la función rank(), profundicemos en sus principales componentes: Rank Order (Orden de clasificación) y Method (Método).
Orden de clasificación
El Orden de clasificación se determina mediante el parámetro ascending en la función rank(). Si ascending=True, el rango comienza desde los valores más bajos hacia arriba. De esta manera, los valores más bajos tienen rangos más bajos y viceversa. Sin embargo, si quieres que el valor más alto tenga un rango de 1, debes establecer ascending=False.
Método
El parámetro method en la función rank() decide cómo manejar los puntos de datos con el mismo valor. Hay varias formas de hacerlo:
average: Toma el rango promedio del grupo y lo aplica a todos los elementos.min: Aplica el rango más bajo del grupo a todos los elementos.max: Asigna el rango más alto del grupo a todos los elementos.first: Asigna rangos en el orden en que aparecen los puntos de datos en el DataFrame o Series.dense: Similar amin, pero el rango aumenta solo en +1 entre grupos.
Ilustremos esto con un ejemplo:
import pandas as pd
# DataFrame de ejemplo
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3, 4],
'B': [5, 6, 7, 8, 8],
'C': [9, 10, 10, 11, 12]})
# Aplicando el rango
df['A_rank'] = df['A'].rank(method='min')
df['B_rank'] = df['B'].rank(method='max')
df['C_rank'] = df['C'].rank(method='dense')
print(df)Dominando los parámetros de Rank
Comprender los parámetros de la función rank es crucial para manejar los datos de manera precisa. Aquí tienes algunos parámetros esenciales:
axis: El valor predeterminado es 0, lo que significa que la clasificación se realiza por filas. Si deseas clasificar por columnas, estableceaxis=1.numeric_only: El valor predeterminado es True, lo que significa que solo clasificará columnas numéricas. Si lo estableces en False, también clasificará cadenas.pct: El valor predeterminado es False. Si se establece en True, esto normalizará los rangos entre 0 y 1.
Aprovechando Rank con Group By
También puedes utilizar .rank() como una función de agregación junto con la función groupby(). Esto te permite calcular rangos específicos para cada subgrupo en tu DataFrame.
Aquí tienes un ejemplo sencillo:
import pandas as pd
# DataFrame de ejemplo
df = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'], 'Value': [20, 25, 15, 18, 22, 24]})
# Aplicando groupby y rank
df['Value_rank'] = df.groupby('Group')['Value'].rank(ascending=False)
print(df)En este fragmento de código, primero agrupamos el DataFrame por 'Group' y luego calculamos el rango de 'Value' dentro de cada grupo.
Aprovecha el poder de Pandas Rank para agilizar tus tareas de análisis de datos. Con práctica práctica, puedes llegar a ser experto en el uso de estas funciones para una manipulación de datos efectiva. Recuerda que dominar estas herramientas no es un viaje de una noche, sino un proceso paso a paso.