¡Pandas ¡Trabaja en tus dtypes!

¡Pandas! ¡Mejora tus dtypes en el trabajo!

Tener los tipos de datos correctos en pandas es imprescindible para un análisis de datos limpio. Aquí está cómo y por qué.

Tener tipos de datos adecuados para sus Series y DataFrame es muy importante por muchas razones:

• Gestión de memoria: el uso del tipo de datos correcto para una serie en particular puede reducir drásticamente su uso de memoria, y por extensión esto también se aplica a los dataframes
• Interpretación: cualquier otra persona (humana o computadora) hará suposiciones sobre sus datos basadas en su tipo de datos: si una columna llena de enteros se almacena como una cadena, la tratarán como cadenas, no como enteros
• Te obliga a tener datos limpios, como lidiar con valores faltantes o valores mal registrados. Esto facilitará mucho el procesamiento de datos más adelante

Y probablemente haya muchas más razones, ¿puedes mencionar algunas? Si es así, escríbelo en un comentario.

En esta primera publicación de mi serie sobre pandas, quiero revisar los conceptos básicos de los tipos de datos o dtypes de pandas.

Primero revisaremos los dtypes disponibles que ofrece pandas, luego me enfocaré en 4 dtypes útiles que cubrirán el 95% de sus necesidades, a saber, dtypes numéricos, dtype booleano, dtype de cadena y dtypes categóricos.

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El objetivo final de esta primera publicación es hacer que te sientas más cómodo con los diferentes tipos de datos disponibles en pandas y cuáles son sus diferencias.

Si estás interesado en pandas y series temporales, asegúrate de consultar mis publicaciones sobre la transformada de Fourier para series temporales:

• Revisa cómo se relaciona la convolución con la transformada de Fourier y qué tan rápido es:

Transformada de Fourier para series temporales: convolución rápida explicada con numpy

Convolución 10000 veces más rápida usando la transformada de Fourier

towardsdatascience.com

• Aprofundiza tu comprensión de la convolución utilizando ejemplos de imágenes:

Transformada de Fourier para series temporales: sobre la convolución de imágenes y SciPy

La convolución con transformada de Fourier también se aplica a imágenes

towardsdatascience.com

• Comprende cómo se puede visualizar la transformada de Fourier…

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