Tutorial de pandas read_csv(): Importar datos como un profesional
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- Rajiv Chandra
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Si estás buscando importar datos en tu proyecto de ciencia de datos, la función read_csv() de pandas es un buen lugar para comenzar. Te permite leer archivos CSV en memoria y ofrece herramientas poderosas para el análisis y manipulación de datos. En este tutorial, cubriremos todo lo que necesitas saber para importar datos como un profesional.
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PyGWalker (opens in a new tab) convierte tu marco de datos de Pandas (o marco de datos de Polars) en una interfaz visual donde puedes arrastrar y soltar variables para crear gráficos fácilmente. Simplemente utiliza el siguiente código:
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)Puedes ejecutar PyGWalker ahora mismo con estos cuadernos en línea:
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¿Qué es pandas?
Pandas es una popular biblioteca de código abierto para la manipulación y análisis de datos en Python. Proporciona estructuras de datos y funciones necesarias para manipular y analizar datos estructurados, como hojas de cálculo, tablas y series temporales. Las principales estructuras de datos en pandas son la Serie y el DataFrame, que te permiten representar datos unidimensionales y bidimensionales, respectivamente.
¿Qué es la función read_csv() en pandas?
La función read_csv() es un método conveniente para leer datos de un archivo CSV y almacenarlos en un DataFrame de pandas. Esta función tiene numerosos parámetros que puedes personalizar según tus necesidades de importación de datos, como especificar delimitadores, manejar valores faltantes y establecer la columna de índice.
Ventajas de utilizar pandas para el análisis de datos
Pandas ofrece varias ventajas para el análisis de datos, que incluyen:
- Manipulación fácil de datos: Con sus poderosas estructuras de datos, pandas permite una limpieza eficiente de datos, remodelación y transformación.
- Visualización de datos: Pandas se integra con bibliotecas de visualización populares como Matplotlib, Seaborn y Plotly, lo que facilita la creación de gráficos e información visual.
- Manejo de conjuntos de datos grandes: Pandas puede procesar conjuntos de datos grandes de manera eficiente y realizar operaciones complejas con facilidad.
Cómo leer datos de un archivo CSV usando pandas
Para leer un archivo CSV usando pandas, primero debes importar la biblioteca pandas:
import pandas as pdA continuación, utiliza la función read_csv() para leer tu archivo CSV:
data = pd.read_csv('tu_archivo.csv')Este comando leerá el archivo CSV y almacenará los datos en un DataFrame de pandas llamado data. Puedes ver las primeras filas del DataFrame utilizando el método head():
print(data.head())Cómo establecer una columna como índice en pandas
Para establecer una columna específica como índice en pandas, utiliza el método set_index():
data = data.set_index('nombre_columna')Alternativamente, puedes establecer la columna de índice al leer el archivo CSV utilizando el parámetro index_col:
data = pd.read_csv('tu_archivo.csv', index_col='nombre_columna')Selección de columnas específicas para leer en memoria
Si deseas leer solo columnas específicas del archivo CSV, puedes utilizar el parámetro usecols de la función read_csv():
data = pd.read_csv('tu_archivo.csv', usecols=['columna1', 'columna2'])Este comando leerá solo las columnas especificadas y las almacenará en el DataFrame.
Otras funcionalidades de pandas
Pandas ofrece varias otras funcionalidades para la manipulación y análisis de datos, como:
- Operaciones de fusión, remodelación, unión y concatenación.
- Manejo de diferentes formatos de datos, incluidos JSON, Excel y bases de datos SQL.
- Exportar datos a varios formatos de archivo, como CSV, Excel y JSON.
- Técnicas de limpieza de datos, incluido el manejo de valores faltantes, la renombrar columnas y filtrar datos en función de condiciones.
- Realizar análisis estadísticos en los datos, como calcular la media, mediana, moda, desviación estándar y correlación.
- Análisis de series temporales, que es útil para manipular y analizar datos con marcas de tiempo.
Cómo utilizar pandas para el análisis de datos
Para utilizar pandas para el análisis de datos, sigue estos pasos:
- Importa la biblioteca pandas:
import pandas as pd- Lee tus datos en un DataFrame:
Lea sus datos en un DataFrame:
3. Explore sus datos utilizando métodos como `head()`, `tail()`, `describe()` e `info()`:
```python copy
print(data.head())
print(data.tail())
print(data.describe())
print(data.info())- Limpie y preprocese sus datos, si es necesario. Esto puede implicar manejar valores faltantes, cambiar nombres de columnas y convertir tipos de datos:
data = data.dropna()
data = data.rename(columns={'old_name': 'new_name'})
data['column'] = data['column'].astype('int')- Realice análisis de datos utilizando métodos y funciones de pandas. Puede calcular diversas estadísticas, filtrar datos basados en condiciones y realizar operaciones como agrupar y agregar datos:
mean_value = data['column'].mean()
filtered_data = data[data['column'] > 50]
grouped_data = data.groupby('category').sum()- Visualice sus datos utilizando bibliotecas como Matplotlib, Seaborn o ggPlot. Estas bibliotecas se integran perfectamente con pandas, lo que facilita la creación de gráficos e visualizaciones informativas:
import matplotlib.pyplot as plt
data['column'].plot(kind='bar')
plt.show()- Exporte sus datos procesados a diversos formatos de archivo, como CSV, Excel o JSON:
data.to_csv('processed_data.csv', index=False)¿Qué formatos de datos diferentes puede manejar pandas?
Pandas puede manejar una amplia variedad de formatos de datos, incluyendo:
- CSV: archivos de valores separados por coma.
- JSON: archivos de notación de objetos JavaScript.
- Excel: archivos de Microsoft Excel (.xls y .xlsx).
- SQL: datos de bases de datos relacionales, como SQLite, MySQL y PostgreSQL.
- HTML: datos de tablas HTML.
- Parquet: formato de almacenamiento columnar utilizado en el ecosistema de Hadoop.
- HDF5: formato de datos jerárquico utilizado para almacenar conjuntos de datos grandes.
Cómo exportar datos de pandas a un archivo CSV
Para exportar datos de un DataFrame de pandas a un archivo CSV, utilice el método to_csv():
data.to_csv('output.csv', index=False)Este comando guardará el DataFrame llamado data en un archivo CSV llamado output.csv. El parámetro index=False evita que se escriba la columna de índice en el archivo de salida.
Técnicas comunes de limpieza de datos en pandas
Algunas técnicas comunes de limpieza de datos en pandas incluyen:
- Manejo de valores faltantes: utilice métodos como
dropna(),fillna()einterpolate()para eliminar, llenar o estimar valores faltantes. - Cambio de nombres de columnas: utilice el método
rename()para cambiar los nombres de las columnas en un DataFrame. - Conversión de tipos de datos: utilice el método
astype()para convertir columnas al tipo de datos apropiado. - Filtrado de datos: utilice la indexación booleana para filtrar filas basadas en condiciones específicas.
- Eliminación de duplicados: utilice el método
drop_duplicates()para eliminar filas duplicadas de un DataFrame. - Reemplazo de valores: utilice el método
replace()para reemplazar valores específicos en un DataFrame.
Realización de operaciones de fusión, remodelación, unión y concatenación utilizando pandas
Pandas proporciona varios métodos para fusionar, remodelar, unir y concatenar DataFrames, que son útiles para combinar y transformar datos:
- Fusión: la función
merge()le permite fusionar dos DataFrames basados en columnas o índices comunes. Puede especificar el tipo de fusión que desea realizar, como interna, externa, izquierda o derecha[^9^]:
merged_data = pd.merge(data1, data2, on='common_column', how='inner')- Remodelación: las funciones
pivot()ymelt()son útiles para remodelar DataFrames. La funciónpivot()se utiliza para crear un nuevo DataFrame con un índice jerárquico, mientras que la funciónmelt()se utiliza para transformar DataFrames en formato amplio a formato largo[^10^]:
pivoted_data = data.pivot(index='row', columns='column', values='value')
melted_data = pd.melt(data, id_vars='identifier', value_vars=['column1', 'column2'])- Unión: el método
join()se utiliza para unir dos DataFrames basados en sus índices. Puede especificar el tipo de unión, similar a la funciónmerge():
joined_data = data1.join(data2, how='inner')- Concatenación: la función
concat()se utiliza para concatenar múltiples DataFrames a lo largo de un eje particular (ya sea filas o columnas). Puede especificar si desea concatenar a lo largo de filas (eje=0) o columnas (eje=1)[^11^]:
concatenated_data = pd.concat([data1, data2], axis=0)Estas operaciones son fundamentales para trabajar con múltiples DataFrames y se pueden combinar para crear transformaciones y análisis de datos complejos.
Conclusión
En resumen, pandas es una biblioteca poderosa para la manipulación y el análisis de datos en Python. La función read_csv() es una herramienta esencial para importar datos desde archivos CSV, y pandas ofrece una amplia gama de funciones para limpiar, analizar y exportar datos. Al dominar estas técnicas, puede realizar análisis de datos avanzados y crear visualizaciones informativas para impulsar sus proyectos basados en datos.
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