Pandas desde cero

Introducción

Pandas es una biblioteca de Python que proporciona estructuras de datos y herramientas para la manipulación y análisis de datos. Para los analistas de datos, científicos de datos y desarrolladores de software, aprender a usar Pandas es casi un requisito indispensable. Es especialmente valioso en el contexto de la ciencia de datos debido a su capacidad para manejar eficazmente grandes volúmenes de datos estructurados.

Pandas se integra perfectamente con SQL al analizar y manipular conjuntos de datos tabulares, lo que significa que los conocimientos de SQL pueden ser transferibles. Además, Pandas ofrece una gran cantidad de funciones para la limpieza, transformación y análisis de datos, que son fundamentales en el proceso de preparación de datos.

Explicación principal

Pandas proporciona dos estructuras de datos principales: Series (una dimensión) y DataFrame (múltiples dimensiones). Estas estructuras permiten realizar operaciones complejas y eficientes sobre datos tabulares.

Ejemplo básico

Vamos a crear un simple DataFrame en Pandas:

import pandas as pd

# Crear un diccionario de datos
data = {
    'Nombre': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Edad': [25, 30, 35],
    'Ciudad': ['Nueva York', 'Los Ángeles', 'Chicago']
}

# Convertir el diccionario en un DataFrame de Pandas
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

Este código crea una tabla con tres columnas: Nombre, Edad y Ciudad. Los datos se imprimen tal como se muestra a continuación:

| Nombre | Edad | Ciudad | |------------|-------|--------------| | Alice | 25 | Nueva York | | Bob | 30 | Los Ángeles | | Charlie | 35 | Chicago |

Operaciones comunes

Pandas proporciona una amplia gama de operaciones para manipular y analizar datos. A continuación, se muestran algunas operaciones básicas:

# Filtrar filas
df_filtrado = df[df['Edad'] > 30]

print(df_filtrado)

Este código filtrará las filas donde la edad es mayor a 30.

Errores típicos / trampas

1. Uso incorrecto de pd.read_csv: Uno de los errores más comunes al trabajar con archivos CSV es no especificar correctamente los delimitadores o encabezados. Por ejemplo, intentar leer un archivo CSV sin el parámetro header=None cuando el archivo tiene encabezados personalizados.

   df = pd.read_csv('datos.csv', header=None)

1. Manipulación incorrecta de tipos: Ignorar las conversiones de tipos puede llevar a resultados imprecisos o errores en la manipulación de datos. Por ejemplo, leer una columna como float cuando debería ser int.

   df['Edad'] = df['Edad'].astype(int)

1. No usar copy() para modificar datos: Asegurarse de copiar los datos antes de realizar cambios que podrían afectar a las estructuras originales.

   df_copy = df.copy()
   df_copy.loc[0, 'Edad'] += 1

Checklist accionable

1. Instalar Pandas: pip install pandas
2. Familiarizarse con la documentación oficial de Pandas.
3. Leer y comprender el concepto de Series y DataFrame.
4. Practicar la creación y manipulación de DataFrames desde archivos CSV.
5. Aprender a usar métodos comunes como head(), tail(), describe() y info().
6. Familiarizarse con operaciones básicas como filtrado, agrupamiento, y transformación de datos.

Cierre

Siguientes pasos

• Aprender más sobre Pandas: Explorar temas avanzados como manipulación de múltiples DataFrames, agregaciones, y funciones en series.
• Ejercicios prácticos: Trabajar con conjuntos de datos reales para mejorar las habilidades.
• Proyectos independientes: Desarrollar proyectos propios utilizando Pandas para aplicar lo aprendido.

En resumen, Pandas es una herramienta poderosa y flexible que se convierte en un recurso valioso para cualquier analista de datos o científico de datos. Con el conocimiento adecuado, puedes aprovechar al máximo la potencia de Python para manipular y analizar grandes volúmenes de datos estructurados.