Pandas desde cero

Introducción

Pandas es una biblioteca de análisis de datos para Python que permite manejar y analizar grandes volúmenes de datos con facilidad. Es una herramienta fundamental para cualquier científico de datos o analista de datos que trabaja en Python, ya que ofrece estructuras de datos complejas y una amplia gama de operaciones de procesamiento eficientes.

Explicación principal

Pandas se basa en dos estructuras principales: DataFrame (marco de datos) y Series (una sola columna). Estas estructuras permiten manipular, filtrar y analizar datos con gran facilidad. Veamos un ejemplo básico:

import pandas as pd

# Creación de un DataFrame a partir de una lista de diccionarios
data = [{'nombre': 'Alice', 'edad': 25, 'ciudad': 'New York'},
        {'nombre': 'Bob', 'edad': 30, 'ciudad': 'Los Angeles'}]
df = pd.DataFrame(data)

# Visualización del DataFrame
print(df)

Este código crea un DataFrame con dos registros y tres columnas: nombre, edad e ciudad. Pandas permite realizar una amplia gama de operaciones como filtrado, agrupación y agregación sobre estos datos.

Errores típicos / trampas

1. Acceder a una columna inexistente: Al intentar acceder a una columna que no existe en el DataFrame, se lanzará un error.

   # Intentando acceder a una columna no existente
   df['edad_maxima']  # Esto generará un error

1. Filtrar mal los datos: Usar operadores lógicos incorrectos puede dar resultados inesperados. Por ejemplo, usar == en lugar de =.

   # Filtrando datos con == en vez de =
   df[df['edad'] == 30]  # Esto filtrará registros donde la edad sea 30, no los que son iguales a 30

1. Ignorar tipos de datos: No respetar el tipo de dato puede causar problemas en operaciones subsecuentes.

   # Asignando un string a una columna que debería ser numérica
   df['edad'][1] = 'treinta'  # Esto asigna un string a una columna que es numérica, generando errores al calcular promedios

Checklist accionable

Para asegurarse de usar Pandas correctamente, siga estos puntos:

• Verifique los nombres de las columnas: Antes de acceder a una columna, verifique si está presente en el DataFrame.
• Use la documentación oficial: La documentación de pandas es extensa y detallada. Consultarla puede evitar errores comunes.
• Respete los tipos de datos: Mantenga coherencia en los tipos de datos para evitar problemas en operaciones.
• Pruebe sus consultas con pequeños conjuntos de datos: Antes de aplicar una consulta a un gran conjunto de datos, pruébelo con una muestra pequeña para asegurarse de que funcione como esperado.
• Mantenga la consistencia en el formato de los datos: Use dtypes y describe() para entender los tipos de datos y rangos de valores.

Cierre

Siguientes pasos

• Aprenda a manejar Series: Serie es una estructura unidimensional que puede ser útil para análisis más básicos.
• Practique con conjuntos de datos reales: Trabaje con conjuntos de datos grandes y complejos para mejorar sus habilidades en el uso de Pandas.
• Explore funciones avanzadas: Aprenda a usar funciones como groupby, merge y pivot_table.

¡Pandas es una herramienta poderosa que puede transformar su análisis de datos!