Date: January 13, 2023

Tema: Series y DataFrames en Pandas

Recall

Qué es Pandas?

Qué objetos maneja Pandas?

Qué es un Data Series?

Qué es un Data Frame?

Notas

• Pandas es una librería de python, especializado en el manejo y análisis de estructuras de datos.
  • Su nombre viene de “Panel data”.
  • Importación: import pandas as pd
• Pandas tiene dos principales objetos:
  1. Data Series
  2. Data Frames

• Un Data Series es un array unidimensional indexado.

  • Es parecido a un array de 1 dimensión o vector de NumPy.
  • Características:
    • Arreglo unidimensional indexado
    • Búsqueda por índice
    • Slicing
    • Operaciones aritméticas
    • Distintos tipos de datos
  • Añadiendo un Data Series con listas

  psg_players = pd.Series(['Navas','Mbappe','Neymar','Messi'], index=[1,7,10,30])
  
  psg_players 
  ---> 1      Navas
       7     Mbappe
       10    Neymar
       30     Messi
       dtype: object
  

  • Puedes ingresar un index personalizado con el parámetro index.
  • Si no añades un index, por default se colocará uno que empieza en cero.
  • Añadiendo un Data Series con Diccionario

  dict = {1: 'Navas', 7: 'Mbappe', 10: 'Neymar', 30:'Messi'}
  pd.Series(dict)
  ---> 1 Navas
  7 Mbappe
  10 Neymar
  30 Messi
  dtype: object
  

  • Busqueda por índice y slicing

  # **Por index**
  psg_players[7]
  ----> 'Mbappe'
  
  # **Por slicing**
  psg_players[0:3]
  -----> 0     Navas
         1    Mbappe
         2    Neymar
      dtype: object
  

• Un Data Frame es similar a una matriz, con indexado por columnas y filas.

  • Características:
    • Estructura principal
    • Array de dos dimensiones
    • Búsqueda por índice (columnas o filas)
    • Slicing
    • Operaciones aritméticas
    • Distintos tipos de datos
    • Tamaño variable
  • Creando un Data Frame

  dict = {'Jugador':['Navas','Mbappe','Neymar','Messi'],
   'Altura':[183.0, 170.0, 170.0, 163.0],
    'Goles':[2, 200, 150, 500]}
  
  df_players = pd.DataFrame(dict, index=[1,7,10,30])
  --->   Jugador Altura Goles
          1 Navas    183    2
          7 Mbappe   170    200
          10 Neymar   170    150
          30 Messi    163    500
  

  • Es este caso es posible agregar un index personalizado.
  • Busqueda por columnas
    • Muestra las columnas del DF (data frame)

  df_players.columns
  ---> Index(['Jugador', 'Altura', 'Goles'], dtype='object')
  

  • Busqueda por índice

  df_players.index
  ------> RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
  

<aside> 📌 Resumen: Pandas maneja principalmente dos objetos, estos sosn las Series y los Data Frames con los cuales puede analizar de forma efectiva y rápida los da

</aside>

Date: January 13, 2023

Tema: Leer archivos CSV y JSON con Pandas

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Cómo leer archivos en Pandas?

Cómo leer un CSV?

<aside> 📌 Resumen: Podemos leer una gran cantidad de datos en Pandas, la mayoría suelen ser CSV, pero aún así se puede que leeamos datos en otros formatos.

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Date: January 13, 2023

Tema: Filtrado con loc y iloc

<aside> 📌 Resumen: Podemos usar loc e iloc para hacer filtrados más avanzados, y parte que nos facilitan el hacer esta tarea.

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