Pandas para el Análisis de Datos

Pandas para análisis de datos

Aprende cómo usar pandas, el paquete de Python para analizar tus datos fácilmente

Pandas, el paquete de Python, proporciona estructuras de datos rápidas, flexibles y expresivas diseñadas para facilitar el trabajo con datos y es una herramienta de análisis y manipulación de datos de código abierto. Es fundamental para realizar análisis de datos prácticos en Python.

Necesitas tener una buena comprensión de la naturaleza de tus conjuntos de datos mientras trabajas en ellos. Pandas es la mejor herramienta para ayudarte a hacer eso. Entonces, vamos a aprender las diversas funciones y características proporcionadas por pandas.

Primero, asegúrate de tener pandas instalado en tu sistema

Usando conda:

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conda install pandas

Usando pip:

pip install pandas

Pandas proporciona dos componentes principales:

1. Series
2. DataFrames

1. Series

Las Series son similares a las listas. Puedes pensar en ellas como un array unidimensional. Por defecto, cada elemento recibe una etiqueta de índice de 0 a (n-1), donde n es el tamaño de la Serie. Creamos una Serie con una lista arbitraria de nombres.

>>> s = pd.Series((‘Jen’,’Neil’,’Jay’,’Dan’,’Kev’,’Mo’))>>> print(s)0     Jen 1    Neil 2     Jay 3     Dan 4     Kev 5      Mo dtype: object

Todos los nombres están indexados por números del 0 al n-1.

En cuanto a la propiedad ‘dtype’, se utiliza para encontrar el tipo de datos en el DataFrame. Devuelve una Serie con el tipo de datos de cada columna. Las columnas que consisten en tipos mixtos se almacenan con el tipo de objeto.

Indexación entera

A continuación, seleccionamos un elemento específico de la Serie. Puedes utilizar la indexación entera para hacer esto. A continuación se muestra un ejemplo de esto.

>>> print(s[1])Neil

Cortando

Para seleccionar elementos del 3 al 5, podemos utilizar la técnica de cortado que selecciona un rango de elementos de la Serie.

>>> print(s[2:4])2    Jay 3    Dan dtype: object

Esto no incluye el elemento en el índice 4. Solo devolverá los elementos indexados en 2 y 3.

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