CAP 4.2: Introducción a Pandas

 Pandas es una biblioteca de Python para análisis de datos que proporciona estructuras de datos flexibles y eficientes para el manejo y manipulación de datos. Pandas se utiliza a menudo en conjunto con otras bibliotecas de análisis de datos como NumPy, Matplotlib y SciPy.

Las principales estructuras de datos proporcionadas por Pandas son las siguientes:

  1. Series: Una serie es un arreglo unidimensional que puede contener cualquier tipo de datos. Cada elemento de la serie tiene una etiqueta de índice.

  2. DataFrame: Un DataFrame es una estructura de datos bidimensional que consta de filas y columnas. Cada columna en un DataFrame puede tener un tipo de datos diferente. Los datos se pueden cargar en un DataFrame desde varios formatos, como CSV, Excel, bases de datos y más.

Además, Pandas proporciona una amplia variedad de herramientas para el procesamiento de datos, incluyendo:

  1. Selección y filtrado de datos: Pandas permite seleccionar, filtrar y manipular datos utilizando operaciones de indexación, máscaras y consultas.

  2. Limpieza de datos: Pandas proporciona herramientas para el manejo de datos faltantes, valores atípicos y datos duplicados.

  3. Transformación de datos: Pandas permite transformar los datos utilizando operaciones de agregación, pivotación y agrupación.

  4. Integración de datos: Pandas proporciona herramientas para combinar y unir datos de diferentes fuentes.

  5. Visualización de datos: Pandas se puede utilizar junto con bibliotecas de visualización de datos como Matplotlib para crear gráficos y visualizaciones de datos.

En resumen, Pandas es una herramienta esencial para cualquier persona que trabaje con datos en Python y proporciona una amplia variedad de herramientas para la manipulación y análisis de datos.

Comentarios

Publicar un comentario

Entradas populares de este blog

CONTENIDO: Plan de estudios para iniciantes.

 Plan de estudios para iniciantes.  Semana 1: Introducción a Python Instalación y configuración del entorno de desarrollo Conociendo la sintaxis básica de Python Variables y tipos de datos en Python (cadenas, números, listas, diccionarios, conjuntos, etc.) Operadores en Python (aritméticos, lógicos, de asignación, etc.) Sentencias de control de flujo (if, for, while) Semana 2: Funciones y módulos en Python Creación y uso de funciones en Python Importación y uso de módulos externos Funciones útiles de Python (print, input, range, len, etc.) Semana 3: Trabajando con archivos en Python Apertura y lectura de archivos en Python Escritura y manipulación de archivos en Python+ Trabajando con archivos CSV y Excel en Python Semana 4: Bibliotecas de Python para análisis de datos Introducción a NumPy Introducción a Pandas Trabajando con DataFrames en Pandas Manipulación de datos en Pandas (filtrado, agrupamiento, agregación, etc.) Semana 5: Visualización de datos en Python Introducción a...
Leer más

CAP 4.4: Manipulación de datos en Pandas (filtrado, agrupamiento, agregación, etc.)

  En Pandas, hay muchas maneras de manipular y transformar los datos en DataFrames. Algunas de las técnicas más comunes incluyen el filtrado de datos, la agrupación de datos y la agregación de datos. Filtrado de datos: El filtrado de datos se refiere a la selección de un subconjunto de filas o columnas de un DataFrame basado en ciertas condiciones. Por ejemplo, si tenemos un DataFrame de ventas con información sobre el producto, la cantidad y el precio, podemos filtrar los datos para mostrar solo las filas correspondientes a un producto específico o para mostrar solo las filas donde la cantidad vendida es mayor que un cierto número. Para filtrar datos en Pandas, podemos usar la función loc para seleccionar filas y columnas basadas en etiquetas, y la función iloc para seleccionar filas y columnas basadas en índices enteros. Agrupamiento de datos: El agrupamiento de datos se refiere a la combinación de filas de un DataFrame que tienen los mismos valores en una o más columnas. Por e...
Leer más

CAPÍTULO 2.2: Módulos externos, importación y uso.

  Los módulos externos en Python son paquetes de software que contienen funciones, clases y variables que se pueden utilizar para agregar funcionalidades adicionales a los programas escritos en Python. Los módulos externos se pueden descargar e instalar utilizando el gestor de paquetes de Python llamado pip (o a través de otras herramientas de gestión de paquetes), y luego se pueden importar en un programa de Python para usar sus funciones y características. Para importar un módulo externo en Python, se utiliza la palabra clave import , seguida del nombre del módulo. Por ejemplo, para importar el módulo externo numpy , se puede utilizar la siguiente línea de código: python Copy code import numpy Después de importar el módulo externo, se pueden utilizar las funciones y clases definidas en el mismo. Por ejemplo, si se quiere utilizar la función mean() del módulo numpy para calcular la media de una lista de números, se puede hacer lo siguiente: python Copy code import numpy lista...
Leer más