7 Pasos para Dominar la Manipulación de Datos con Pandas y Python

7 Pasos para Dominar la Manipulación de Datos con Pandas y Python

 

¿Eres un aspirante a analista de datos? Si es así, aprender data wrangling con pandas, una biblioteca poderosa de análisis de datos, es una habilidad esencial que debes agregar a tu conjunto de herramientas. 

Casi todos los cursos y bootcamps de ciencia de datos incluyen pandas en su currículo. Aunque pandas es fácil de aprender, su uso idiomático y familiarizarse con las funciones comunes y llamadas a métodos requiere práctica. 

Esta guía desglosa el aprendizaje de pandas en 7 pasos sencillos, comenzando por lo que probablemente ya estés familiarizado y explorando gradualmente las funcionalidades poderosas de pandas. Desde los requisitos previos, a través de varias tareas de data wrangling, hasta la construcción de un panel de control, aquí tienes un camino de aprendizaje completo.

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Paso 1: Fundamentos de Python y SQL 

 

Si estás buscando ingresar al análisis de datos o la ciencia de datos, primero debes adquirir algunas habilidades básicas de programación. Recomendamos comenzar con Python o R, pero nos enfocaremos en Python en esta guía. 

 

Aprende Python y Web Scraping

 

Para refrescar tus habilidades en Python, puedes utilizar uno de los siguientes recursos:

• Free Python for Everybody video lecture – freeCodeCamp
• Python course – Kaggle

Python es fácil de aprender y comenzar a construir. Puedes enfocarte en los siguientes temas:

• Conceptos básicos de Python: Familiarízate con la sintaxis de Python, los tipos de datos, las estructuras de control, las estructuras de datos incorporadas y los conceptos básicos de programación orientada a objetos (POO).
• Fundamentos de web scraping: Aprende los conceptos básicos de web scraping, incluyendo la estructura HTML, las solicitudes HTTP y el análisis de contenido HTML. Familiarízate con bibliotecas como BeautifulSoup y requests para tareas de web scraping.
• Conexión a bases de datos: Aprende cómo conectar Python a un sistema de bases de datos utilizando bibliotecas como SQLAlchemy o psycopg2. Comprende cómo ejecutar consultas SQL desde Python y recuperar datos de las bases de datos.

Aunque no es obligatorio, utilizar Jupyter Notebooks para ejercicios de Python y web scraping puede proporcionar un entorno interactivo para aprender y experimentar.

 

Aprende SQL

 

SQL es una herramienta esencial para el análisis de datos; ¿Pero cómo te ayudará aprender SQL a aprender pandas?

Bueno, una vez que conozcas la lógica detrás de cómo escribir consultas SQL, es muy fácil trasladar esos conceptos para realizar operaciones análogas en un dataframe de pandas.

Aprende los conceptos básicos de SQL (Structured Query Language), incluyendo cómo crear, modificar y consultar bases de datos relacionales. Comprende los comandos SQL como SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE y JOIN.

Para aprender y refrescar tus habilidades en SQL, puedes utilizar los siguientes recursos:

• Tutorial de SQL – Khan Academy 
• Introducción a SQL – Kaggle Learn
• SQL Avanzado – Kaggle Learn

Al dominar las habilidades descrioptas en este paso, tendrás una base sólida en programación Python, consultas SQL y web scraping. Estas habilidades son los cimientos para técnicas de ciencia de datos y análisis más avanzadas.

 

Paso 2: Cargando Datos de Varias Fuentes

 

Primero, configura tu entorno de trabajo. Instala pandas (y sus dependencias requeridas como NumPy). Sigue las mejores prácticas como el uso de entornos virtuales para administrar las instalaciones a nivel de proyecto.

Como se mencionó, pandas es una poderosa biblioteca para análisis de datos en Python. Sin embargo, antes de comenzar a trabajar con pandas, debes familiarizarte con las estructuras de datos básicas: pandas DataFrame y series.

Para analizar datos, debes primero cargarlos desde su origen en un dataframe de pandas. Es importante aprender a ingresar datos desde diversas fuentes como archivos CSV, hojas de cálculo de Excel, bases de datos relacionales y más. Aquí tienes un resumen:

• Lectura de datos desde archivos CSV: Aprende cómo usar la función pd.read_csv() para leer datos desde archivos CSV (valores separados por comas) y cargarlos en un DataFrame. Entiende los parámetros que puedes utilizar para personalizar el proceso de importación, como especificar la ruta del archivo, el delimitador, la codificación y más.
• Importación de datos desde archivos de Excel: Explora la función pd.read_excel(), que te permite importar datos desde archivos de Microsoft Excel (.xlsx) y almacenarlos en un DataFrame. Entiende cómo manejar múltiples hojas y personalizar el proceso de importación.
• Carga de datos desde archivos JSON: Aprende a utilizar la función pd.read_json() para importar datos desde archivos JSON (JavaScript Object Notation) y crear un DataFrame. Comprende cómo manejar diferentes formatos JSON y datos anidados.
• Lectura de datos desde archivos Parquet: Entiende la función pd.read_parquet(), que te permite importar datos desde archivos Parquet, un formato de almacenamiento de columnas. Aprende cómo los archivos Parquet ofrecen ventajas para el procesamiento y análisis de big data.
• Importación de datos desde tablas de bases de datos relacionales: Aprende acerca de la función pd.read_sql(), que te permite consultar datos desde bases de datos relacionales y cargarlos en un DataFrame. Comprende cómo establecer una conexión a una base de datos, ejecutar consultas SQL y obtener datos directamente en pandas.

Ya hemos aprendido cómo cargar el conjunto de datos en un dataframe de pandas. ¿Qué sigue?

Paso 3: Selección de Filas y Columnas, Filtrado de DataFrames

A continuación, debes aprender cómo seleccionar filas y columnas específicas de un DataFrame de pandas, así como cómo filtrar los datos según criterios específicos. Aprender estas técnicas es fundamental para la manipulación de datos y la extracción de información relevante de tus conjuntos de datos.

Indexado y Segmentación de DataFrames

Entiende cómo seleccionar filas y columnas específicas basadas en etiquetas o posiciones enteras. Debes aprender a segmentar e indexar en DataFrames utilizando métodos como .loc[], .iloc[] e indexado booleano.

• .loc[]: Este método se utiliza para indexación basada en etiquetas, lo que te permite seleccionar filas y columnas por sus etiquetas.
• .iloc[]: Este método se utiliza para indexación basada en posiciones enteras, lo que te permite seleccionar filas y columnas por sus posiciones enteras.
• Indexado booleano: Esta técnica implica utilizar expresiones booleanas para filtrar datos según condiciones específicas.

Seleccionar columnas por nombre es una operación común. Así que aprende cómo acceder y recuperar columnas específicas utilizando sus nombres de columna. Practica seleccionando una sola columna y seleccionando múltiples columnas a la vez.

Filtrado de DataFrames

Debes estar familiarizado con lo siguiente al filtrar dataframes:

• Filtrado con condiciones: Entiende cómo filtrar datos según condiciones específicas utilizando expresiones booleanas. Aprende a utilizar operadores de comparación (>, <, ==, etc.) para crear filtros que extraigan filas que cumplan ciertos criterios.
• Combinar filtros: Aprende cómo combinar múltiples filtros utilizando operadores lógicos como ‘&’ (y), ‘|’ (o) y ‘~’ (no). Esto te permitirá crear condiciones de filtrado más complejas.
• Uso de isin(): Aprende a utilizar el método isin() para filtrar datos basados en si los valores están presentes en una lista especificada. Esto es útil para extraer filas donde los valores de una columna determinada coincidan con alguno de los elementos proporcionados.

Al trabajar en los conceptos descritos en este paso, adquirirás la capacidad de seleccionar y filtrar eficientemente datos de dataframes de pandas, lo que te permitirá extraer la información más relevante.

 

Nota rápida sobre recursos

 

Para los pasos 3 a 6, puedes aprender y practicar utilizando los siguientes recursos:

• 10 minutos para pandas – guía de usuario de pandas
• Pandas y Python para análisis de datos por ejemplo – freeCodeCamp
• Introducción a pandas – Kaggle Learn

 

Paso 4: Explorando y limpiando el conjunto de datos

 

Hasta ahora, sabes cómo cargar datos en dataframes de pandas, seleccionar columnas y filtrar dataframes. En este paso, aprenderás cómo explorar y limpiar tu conjunto de datos utilizando pandas. 

Explorar los datos te ayuda a entender su estructura, identificar posibles problemas y obtener información antes de realizar un análisis más profundo. Limpiar los datos implica manejar valores faltantes, lidiar con duplicados y asegurar la consistencia de los datos:

• Inspección de datos: Aprende cómo utilizar métodos como head(), tail(), info(), describe() y el atributo shape para tener una visión general de tu conjunto de datos. Estos proporcionan información sobre las primeras/últimas filas, tipos de datos, estadísticas resumidas y las dimensiones del dataframe.
• Manejo de datos faltantes: Comprende la importancia de lidiar con valores faltantes en tu conjunto de datos. Aprende cómo identificar datos faltantes utilizando métodos como isna() y isnull(), y cómo manejarlos utilizando dropna(), fillna() o métodos de imputación.
• Lidiar con duplicados: Aprende cómo detectar y eliminar filas duplicadas utilizando métodos como duplicated() y drop_duplicates(). Los duplicados pueden distorsionar los resultados del análisis y deben ser corregidos para garantizar la precisión de los datos.
• Limpiar columnas de cadenas: Aprende a utilizar el accesor .str y los métodos de cadenas para realizar tareas de limpieza de cadenas como eliminar espacios en blanco, extraer y reemplazar subcadenas, dividir y unir cadenas, y más.
• Conversión de tipos de datos: Comprende cómo convertir tipos de datos utilizando métodos como astype(). Convertir los datos a los tipos apropiados asegura que se representen con precisión y optimiza el uso de la memoria.

Además, puedes explorar tu conjunto de datos utilizando visualizaciones simples y realizar verificaciones de calidad de los datos.

 

Exploración de datos y verificación de calidad de datos

 

Utiliza visualizaciones y análisis estadístico para obtener información sobre tus datos. Aprende cómo crear gráficos básicos con pandas y otras bibliotecas como Matplotlib o Seaborn para visualizar distribuciones, relaciones y patrones en tus datos.

Realiza verificaciones de calidad de datos para garantizar la integridad de los datos. Esto puede implicar verificar que los valores se encuentren dentro de rangos esperados, identificar valores atípicos o verificar la consistencia entre columnas relacionadas.

Ahora sabes cómo explorar y limpiar tu conjunto de datos, lo que lleva a resultados de análisis más precisos y confiables. La exploración y limpieza adecuadas de los datos son muy importantes para cualquier proyecto de ciencia de datos, ya que sientan las bases para un análisis y modelado exitosos.

 

Paso 5: Transformaciones, GroupBy y Agregaciones

 

En este punto, te sientes cómodo trabajando con DataFrames de pandas y puedes realizar operaciones básicas como seleccionar filas y columnas, filtrar y manejar datos faltantes.

A menudo, querrás resumir datos según diferentes criterios. Para hacerlo, debes aprender cómo realizar transformaciones de datos, utilizar la funcionalidad GroupBy y aplicar varios métodos de agregación en tu conjunto de datos. Esto se puede desglosar de la siguiente manera:

• Transformaciones de datos: Aprende cómo modificar tus datos utilizando técnicas como agregar o cambiar nombres de columnas, eliminar columnas innecesarias y convertir datos entre diferentes formatos o unidades.
• Aplicar funciones: Comprende cómo utilizar el método apply() para aplicar funciones personalizadas a tu dataframe, lo que te permite transformar los datos de manera más flexible y personalizada.
• Reformar datos: Explora métodos adicionales del dataframe como melt() y stack(), que te permiten reformar los datos y hacerlos adecuados para necesidades de análisis específicas.
• Funcionalidad GroupBy: El método groupby() te permite agrupar tus datos en función de valores específicos de una columna. Esto te permite realizar agregaciones y analizar los datos por grupo.
• Funciones de agregación: Aprende sobre funciones comunes de agregación como sum, mean, count, min y max. Estas funciones se utilizan con groupby() para resumir datos y calcular estadísticas descriptivas para cada grupo.

Las técnicas descritas en este paso te ayudarán a transformar, agrupar y agregar tus datos de manera efectiva.

Paso 6: Combinaciones y tablas dinámicas

Luego, puedes avanzar aprendiendo cómo realizar combinaciones de datos y crear tablas dinámicas utilizando pandas. Las combinaciones te permiten combinar información de múltiples dataframes basándote en columnas comunes, mientras que las tablas dinámicas te ayudan a resumir y analizar datos en un formato tabular. Aquí lo que debes saber:

• Fusionar DataFrames: Entiende los diferentes tipos de combinaciones, como inner join, outer join, left join y right join. Aprende cómo utilizar la función merge() para combinar dataframes basados en columnas compartidas.
• Concatenación: Aprende cómo concatenar dataframes vertical u horizontalmente utilizando la función concat(). Esto es útil al combinar dataframes con estructuras similares.
• Manipulación de índices: Entiende cómo establecer, restablecer y renombrar índices en dataframes. La manipulación adecuada de índices es esencial para realizar combinaciones y crear tablas dinámicas de manera efectiva.
• Creación de tablas dinámicas: El método pivot_table() te permite transformar tus datos en un formato resumido y cruzado. Aprende cómo especificar las funciones de agregación deseadas y agrupar tus datos según valores específicos de columnas.

Además, puedes explorar cómo crear tablas dinámicas de varios niveles, donde puedes analizar datos utilizando múltiples columnas como niveles de índice. Con suficiente práctica, sabrás cómo combinar datos de múltiples dataframes utilizando combinaciones y crear tablas dinámicas informativas.

Paso 7: Construir un panel de datos

Ahora que has dominado los conceptos básicos de manipulación de datos con pandas, es hora de poner tus habilidades a prueba construyendo un panel de datos.

La construcción de paneles interactivos te ayudará a perfeccionar tanto tus habilidades de análisis de datos como de visualización. Para este paso, necesitas estar familiarizado con la visualización de datos en Python. Data Visualization – Kaggle Learn es una introducción completa a este tema.

Cuando estés buscando oportunidades en datos, necesitas tener un portafolio de proyectos, y debes ir más allá del análisis de datos en notebooks de Jupyter. Sí, puedes aprender y usar Tableau. Pero puedes basarte en los fundamentos de Python y comenzar a construir paneles utilizando la biblioteca de Python Streamlit.

Streamlit te ayuda a construir paneles interactivos, sin tener que preocuparte por escribir cientos de líneas de HTML y CSS.

Si estás buscando inspiración o un recurso para aprender Streamlit, puedes echar un vistazo a este curso gratuito: Construye 12 aplicaciones de ciencia de datos con Python y Streamlit, que abarca proyectos relacionados con precios de acciones, deportes y datos de bioinformática. Elige un conjunto de datos del mundo real, analízalo y construye un panel de datos para mostrar los resultados de tu análisis.

Próximos pasos

Con una base sólida en Python, SQL y pandas, puedes comenzar a aplicar y presentarte a puestos de analista de datos.

Ya hemos incluido la construcción de un panel de datos para integrar todo: desde la recolección de datos hasta el panel y las ideas. Así que asegúrate de construir un portafolio de proyectos. Al hacerlo, ve más allá de lo genérico e incluye proyectos en los que realmente disfrutes trabajar. Si tienes interés en la lectura o la música (como la mayoría de nosotros), intenta analizar tus datos de Goodreads y Spotify, construye un panel y mejóralo. ¡Sigue adelante!

[Bala Priya C](https://twitter.com/balawc27) es una desarrolladora y escritora técnica de India. Le gusta trabajar en la intersección de las matemáticas, la programación, la ciencia de datos y la creación de contenido. Sus áreas de interés y experiencia incluyen DevOps, ciencia de datos y procesamiento del lenguaje natural. Disfruta de la lectura, la escritura, la programación y el café. Actualmente, trabaja en aprender y compartir su conocimiento con la comunidad de desarrolladores mediante la creación de tutoriales, guías prácticas, opiniones y más.

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