NumPy y Pandas: Pasos Adelante hacia la Ciencia de Datos

Introducción

NumPy y Pandas son dos librerías fundamentales para trabajar con datos en Python. NumPy es una biblioteca que proporciona estructuras de datos multidimensionales eficientes, mientras que Pandas es un marco de trabajo más complejo que ofrece funciones poderosas para el análisis de datos tabulares y de serie temporal. Si has completado el curso "Python desde cero (enfoque científico)" y estás buscando ampliar tus habilidades en la manipulación y análisis de datos, NumPy y Pandas son los primeros pasos hacia la ciencia de datos.

NumPy nos proporciona un arreglo n-dimensional que es más eficiente que las listas en Python para el manejo de grandes cantidades de datos. Por otro lado, Pandas introduce DataFrames, que son tablas bidimensionales con etiquetas (índices) fila y columna, permitiendo operaciones complejas sobre datos estructurados.

Explicación Principal

NumPy: Arrays en Python

NumPy es una biblioteca para el trabajo con arreglos n-dimensionales. El concepto más fundamental de NumPy es el array ndarray (n-dimensional array). Un array es simplemente una forma de organizar y manipular datos numéricos.

Ejemplo de uso básico:

import numpy as np

# Crear un array 1D con valores uniformemente distribuidos entre 0 y 9.
array_1d = np.linspace(0, 9, 5)

print(array_1d)

Pandas: Trabajando con DataFrame

Pandas es una biblioteca de análisis de datos que proporciona estructuras de datos y herramientas para facilitar la manipulación y análisis de datos. Los principales componentes son:

• Series: Un objeto similar a un array, pero con índice.
• DataFrame: Una tabla bidimensional de datos con etiquetas fila y columna.

Ejemplo básico:

import pandas as pd

# Crear un DataFrame desde una lista de diccionarios.
data = {
    'A': [1, 2],
    'B': [3.0, 4.5]
}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

Errores Típicos / Trampas

1. Inicialización Incorrecta del DataFrame:

• Error: No especificar los índices.

     data = {'A': [1, 2], 'B': [3.0, 4.5]}
     df = pd.DataFrame(data) # Índices implica una secuencia de enteros por defecto (0, 1).

• Solución: Especificar los índices explícitamente.

     data = {'A': [1, 2], 'B': [3.0, 4.5]}
     df = pd.DataFrame(data, index=['行1', '行2'])

1. Operaciones Ineficientes con NumPy:

• Error: No aprovechar los métodos vectorizados de NumPy.

     array = np.array([1, 2, 3])
     result = []
     for value in array:
         result.append(value * 2)

• Solución: Usar el método np.multiply o la operación *.

     result = array * 2

1. Uso Ineficiente de Pandas:

• Error: No utilizar pd.concat para combinar DataFrames.

     df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2]})
     df2 = pd.DataFrame({'B': [3, 4]})
     combined_df = df1.append(df2) # Usar append puede ser ineficiente en grandes DataFrames.

• Solución: Utilizar pd.concat.

     combined_df = pd.concat([df1, df2])

Checklist Accionable

• Instala NumPy y Pandas si no lo has hecho: pip install numpy pandas
• Lee la documentación oficial de NumPy y Pandas.
• Practica creando arreglos en NumPy.
• Crea DataFrames a partir de diccionarios o listas.
• Aprende a manipular índices y columnas en DataFrames.
• Prueba operaciones vectorizadas con NumPy.

Siguientes Pasos

• Familiarízate con las funciones más utilizadas en NumPy y Pandas.
• Explora la documentación oficial de ambas librerías para una mejor comprensión.
• Comienza a resolver problemas básicos utilizando NumPy y Pandas.

Siguiendo estos pasos, estarás bien preparado para aplicar tus habilidades en análisis de datos más avanzados.