3 operaciones de Python para resolver eficientemente tareas específicas de procesamiento de datos

3 acciones de Python para resolver de manera eficiente tareas específicas de procesamiento de datos

Aproveche la flexibilidad de Pandas y Python

Los datos en bruto que llegan siempre son diferentes al formato preferido o requerido. Su flujo de trabajo comienza con la tarea de obtener los datos en bruto en el formato deseado, lo cual requiere una cantidad sustancial de tiempo.

Afortunadamente, existen herramientas que nos permiten agilizar este proceso. A medida que estas herramientas evolucionan, se vuelven más eficientes incluso en tareas específicas. Pandas ha estado presente durante mucho tiempo y se ha convertido en una de las herramientas más utilizadas para el análisis y limpieza de datos.

Las funcionalidades incorporadas de Python facilitan también las operaciones con datos. No es sorprendente que Python sea el lenguaje dominante en el ecosistema de la ciencia de datos.

En este artículo, repasaremos tres casos específicos y aprenderemos cómo aprovechar la flexibilidad de Python y Pandas para resolverlos.

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1. Expandir rangos de fechas

Es probable que nos encontremos con esta tarea al trabajar con datos de series temporales. Supongamos que tenemos un conjunto de datos que muestra el ciclo de vida de productos en diferentes tiendas, como se muestra a continuación:

Para otras tareas posteriores, necesitamos convertir este conjunto de datos al siguiente formato:

Básicamente, creamos una fila separada para cada fecha entre las fechas de inicio y fin. A esto también se le conoce como expansión de datos. Utilizaremos algunas funciones de Pandas y Python incorporadas para completar esta tarea.

Creemos un conjunto de datos de muestra con datos ficticios en este formato, en caso de que desees practicar por tu cuenta.

import pandas as pdlifecycle = pd.DataFrame({    "store_id": [1130, 1130, 1130, 1460, 1460],    "product_id": [103, 104, 112, 130, 160],    "start_date": ["2022-10-01", "2022-09-14", "2022-07-20", "2022-06-30", "2022-12-10"],    "end_date": ["2022-10-15"...

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