¿Qué es Pandas? Rol en el análisis de datos
Por qué deberías aprender Pandas
Pandas es una biblioteca indispensable para realizar análisis de datos con Python. Proporciona diversas funciones para llevar a cabo de manera eficiente la preprocesación, transformación y análisis de datos.
En el entorno del análisis de datos, se manejan grandes volúmenes de datos y se extrae información útil de forma cotidiana.
Pandas permite realizar estas operaciones de datos fácilmente, convirtiéndose en una herramienta esencial para científicos de datos y analistas.
También es fácil integrarlo con el amplio ecosistema de Python, lo que mejora considerablemente la eficiencia del análisis de datos.
Ventajas de usar Pandas
Al usar Pandas, se reduce la cantidad de código necesario para manipular datos y se puede escribir código más legible. Además, permite un procesamiento de datos rápido.
Pandas se basa en la biblioteca de cálculo numérico NumPy, y realiza procesamientos internos de manera eficiente.
Por lo tanto, es posible procesar rápidamente incluso grandes volúmenes de datos, y describir operaciones complejas de forma concisa.
Esto mejora la eficiencia del desarrollo y permite concentrarse más en el análisis.
Instalación de Pandas y configuración del entorno
Para comenzar a usar Pandas, primero es necesario instalarlo. Se puede instalar fácilmente con pip. También se explican configuraciones de entornos como Jupyter Notebook.
La instalación de Pandas se puede realizar con el siguiente comando:
pipinstall pandas
Además, Jupyter Notebook es útil para el análisis de datos. Al instalar Jupyter Notebook, puedes escribir y ejecutar código en un navegador web y ver los resultados de inmediato.
La instalación de Jupyter Notebook se realiza con el siguiente comando:
pip installnotebook
Al completar estas configuraciones, podrás comenzar de inmediato a analizar datos con Pandas.
Fundamentos de Pandas: Series y DataFrames
Creación y manipulación de Series (Series)
Las series, que son la base de Pandas, son estructuras de datos unidimensionales. Se pueden crear fácilmente a partir de listas o arreglos NumPy. Se explican los métodos de acceso y manipulación de los elementos.
Una serie es como un arreglo etiquetado, donde a cada elemento se le asigna un índice.
Para crear una serie a partir de una lista, se usa pandas.Series() como se muestra a continuación.
importpandas as pd
data = [10, 20, 30, 40, 50]
s =pd.Series(data)
print(s)
También es posible especificar el índice.
import pandas aspd
data = [10, 20, 30, 40, 50]
index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
s =pd.Series(data,index=index)
print(s)
Para acceder a los elementos de una serie, se indica el índice. print(s[‘a’]) Además, al igual que con los arreglos NumPy, es posible realizar slicing. print(s[‘b’:’d’])
Creación y manipulación de DataFrames (DataFrame)
Los DataFrames son estructuras de datos bidimensionales adecuadas para manejar datos tabulares. Se explican los métodos de carga desde archivos CSV y de creación a partir de diccionarios.
Un DataFrame está compuesto por filas y columnas, y cada columna puede contener diferentes tipos de datos.
Para crear un DataFrame a partir de un diccionario, se usa pandas.DataFrame() como se muestra a continuación.
importpandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 30,28],
'city': ['Tokyo', 'Osaka', 'Kyoto']}
df =pd.DataFrame(data)
print(df)
Para leer un DataFrame desde un archivo CSV, se utiliza pandas.read_csv().
importpandas as pd
df =pd.read_csv('data.csv')
print(df)
Para acceder a una columna del DataFrame, se indica el nombre de la columna. print(df[‘name’]) Además, es posible seleccionar varias columnas. print(df[[‘name’,’age’]]) Para acceder a filas del DataFrame, se usan loc o iloc. Se explicará su uso con más detalle más adelante.
Verificación y conversión de tipos de datos
En Pandas se pueden manejar diversos tipos de datos. Se explica cómo verificar los tipos y cómo convertirlos según sea necesario.
Para verificar el tipo de datos de cada columna del DataFrame, se usa el atributo dtypes.
importpandas as pd
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [1.1, 2.2, 3.3], 'col3': ['a','b', 'c']}
df =pd.DataFrame(data)
print(df.dtypes)
Para convertir tipos de datos, se utiliza el método astype().
df['col1']=df['col1'].astype('float')
print(df.dtypes)
Los tipos de datos más comunes son int (entero), float (punto flotante), str (cadena), datetime (fecha y hora), entre otros. Convertir a los tipos adecuados según sea necesario ayuda a reducir el uso de memoria y a mejorar la velocidad de cálculo.
Referencia y extracción de datos
Referencia de datos usando loc e iloc
loc e iloc son herramientas poderosas para extraer filas o columnas específicas de un DataFrame. Se explican sus usos con ejemplos concretos.
loc especifica filas o columnas usando etiquetas.
importpandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 30,28],
'city': ['Tokyo', 'Osaka', 'Kyoto']}
df = pd.DataFrame(data,index=['row1', 'row2', 'row3'])
print(df.loc['row1','name'])
print(df.loc['row1':'row2', ['name','age']])iloc especifica filas o columnas usando posiciones enteras.
print(df.iloc[0,0])
print(df.iloc[0:2,0:2])loc e iloc son muy útiles para acceder a partes específicas de un DataFrame. Son herramientas indispensables en la exploración y análisis de datos.
Extracción de filas por condición
Se explica cómo extraer solo las filas que cumplen una condición específica. Se describen los métodos de extracción usando el método query() y operadores de comparación.
Para extraer filas que cumplen una condición específica de un DataFrame, se usan operadores de comparación.
importpandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 30,28],
'city': ['Tokyo', 'Osaka', 'Kyoto']}
df =pd.DataFrame(data)
print(df[df['age'] >28])Con el método query() se pueden especificar condiciones más complejas.
print(df.query('age >28'))
print(df.query('city =='Tokyo''))También es posible combinar múltiples condiciones.
print(df[(df['age'] > 25) &(df['city'] != 'Osaka')])
print(df.query('age > 25 and city !='Osaka''))Dominando estos métodos, se puede extraer de manera eficiente los datos necesarios de un DataFrame.
Verificación de datos con head() y tail()
Con los métodos head() y tail() se pueden revisar fácilmente las filas iniciales o finales de un DataFrame. Son útiles para obtener una visión general de los datos.
Al usar dataframe.head() se muestran las primeras filas del DataFrame. Si no se especifica un argumento, por defecto se muestran las primeras 5 filas.
importpandas as pd
data = {'col1': range(10), 'col2': range(10, 20)}
df =pd.DataFrame(data)
print(df.head())
print(df.head(3))Al usar dataframe.tail() se muestran las últimas filas del DataFrame. Si no se especifica un argumento, por defecto se muestran las últimas 5 filas.
print(df.tail())
print(df.tail(3))Estos métodos son muy útiles para comprender la visión completa de los datos. Especialmente al trabajar con DataFrames grandes, permiten verificar los datos de manera eficiente.
Procesamiento y organización de datos
Agregar, eliminar y modificar columnas
Se explica cómo agregar una nueva columna a un DataFrame y cómo eliminar columnas innecesarias. También se describe cómo modificar los datos de una columna existente.
Para agregar una nueva columna a un DataFrame, se especifica el nombre de la nueva columna y se asignan los valores.
importpandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 30,28]}
df = pd.DataFrame(data)
df['gender'] = ['female', 'male','male']
print(df)Para cambiar los valores de una columna existente, se especifica la columna y se asignan los nuevos valores.
df['age'] =df['age'] +1
print(df)Para eliminar una columna, se utiliza el método drop(). Se pasa el nombre de la columna a eliminar como argumento. Si se establece inplace=True, el DataFrame original se modifica.
df.drop('gender',axis=1, inplace=True)
print(df)Al combinar estas operaciones, se puede manipular el DataFrame de forma flexible.
Ordenamiento de datos (sort)
Se explica cómo ordenar las filas de un DataFrame según los valores de una columna específica. También se muestra cómo especificar orden ascendente o descendente y cómo ordenar por varias columnas.
Para ordenar un DataFrame según los valores de una columna específica, se utiliza el método sort_values(). En los argumentos se indica el nombre de la columna a usar para la ordenación.
importpandas as pd
data = {'name': ['Bob', 'Alice', 'Charlie'],
'age': [30, 25,28]}
df = pd.DataFrame(data)
df_sorted =df.sort_values('age')
print(df_sorted)Por defecto, la ordenación es ascendente. Para ordenar de forma descendente, se especifica ascending=False.
df_sorted= df.sort_values('age',ascending=False)
print(df_sorted)Para ordenar por varias columnas, se pasa una lista de nombres de columnas como argumento.
df_sorted= df.sort_values(['age','name'])
print(df_sorted)Al aprovechar estas funciones, se puede organizar los datos en una forma más manejable.
Estadísticas de datos
Se explica cómo calcular estadísticas como la media, la mediana y la desviación estándar de los datos. Con el método describe() se puede obtener un resumen de los datos.
Para calcular la media de cada columna de un DataFrame, se utiliza el método mean().
importpandas as pd
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [2, 4, 6, 8, 10]}
df =pd.DataFrame(data)
print(df.mean())Para calcular la mediana, se usa el método median().
print(df.median())Para calcular la desviación estándar, se utiliza el método std().
print(df.std())Con el método describe() se pueden mostrar todas estas estadísticas juntas.
print(df.describe())Estas estadísticas ayudan a comprender la distribución y tendencias de los datos.
Entrada y salida de datos y aplicación práctica
Exportar a archivo CSV
Se explica cómo exportar un DataFrame procesado a un archivo CSV. Se describe cómo especificar la codificación y el delimitador al exportar.
Para exportar un DataFrame a un archivo CSV, se utiliza el método to_csv(). En los argumentos se indica el nombre del archivo.
importpandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]}
df =pd.DataFrame(data)
df.to_csv('output.csv',index=False)Al especificar index=False, el índice no se exporta.
Para especificar el delimitador, se usa el argumento sep.
df.to_csv('output.csv',sep='t',index=False)Para especificar la codificación, se usa el argumento encoding.
df.to_csv('output.csv',encoding='utf-8', index=False)Al especificar adecuadamente estas opciones, se pueden generar archivos CSV en diversos formatos.
Manejo de valores faltantes
Se explica cómo manejar los valores faltantes (NaN). Se describen métodos para detectar, imputar y eliminar valores faltantes según la situación.
Para verificar si un DataFrame contiene valores faltantes, se usa el método isnull(). Los elementos con valores faltantes devuelven True, los que no, False.
importpandas as pd
import numpy as np
data = {'col1': [1, 2, np.nan], 'col2': [4,np.nan, 6]}
df =pd.DataFrame(data)
print(df.isnull())Para contar la cantidad de valores faltantes, se combina con el método sum().
print(df.isnull().sum())Para imputar valores faltantes con un valor específico, se usa el método fillna().
df_filled=df.fillna(0)
print(df_filled)Para eliminar valores faltantes, se usa el método dropna().
df_dropped=df.dropna()
print(df_dropped)Al aplicar estos procesos correctamente, se puede minimizar el impacto de los valores faltantes en el análisis de datos.
Resumen de Pandas y aprendizaje futuro
Se repasan los conceptos básicos de Pandas aprendidos en este artículo y se presentan los siguientes pasos de aprendizaje. Domina Pandas para análisis de datos más avanzados.
En este artículo se explicó el uso básico de Pandas.
Se aprendieron operaciones básicas necesarias para el análisis de datos, como la creación de Series y DataFrames, referencia y extracción de datos, transformación, organización, cálculo de estadísticas, entrada/salida de datos y manejo de valores faltantes.
Para realizar análisis de datos más avanzados, es necesario profundizar en las funcionalidades de Pandas.
Por ejemplo, aprender a usar el método groupby() para agregaciones, merge() para combinar datos, y pivot_table() para crear tablas dinámicas, permite manejar operaciones complejas de forma eficiente.
Además, combinar con bibliotecas de visualización como Matplotlib o Seaborn permite un análisis de datos más efectivo.
A través del aprendizaje continuo, mejora tus habilidades de análisis de datos y afronta análisis más avanzados.
Pandas es una herramienta muy poderosa para el análisis de datos; dominarla puede mejorar significativamente la eficiencia y la calidad del análisis. A través del estudio diario, haz de Pandas una herramienta propia.
