Pandas Typing: Mejores Prácticas para un Código Eficiente y Mantenible
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- Omar C. Williams
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La escritura de pandas es una herramienta poderosa que los desarrolladores de Python pueden aprovechar para escribir un código más eficiente y mantenible. Implica el uso de sugerencias de tipo en conjunto con la biblioteca pandas, una popular herramienta de análisis y manipulación de datos. La palabra clave principal de este artículo es "escritura de pandas", y exploraremos su aplicación en la programación de Python, sus beneficios y cómo se puede utilizar para mejorar la calidad del código.
El uso de sugerencias de tipo en Python, especialmente con pandas, no es solo una tendencia, sino una buena práctica que está ganando popularidad en la comunidad de Python. Las sugerencias de tipo son una forma de documentación que puede ayudar a los desarrolladores a comprender qué tipo de datos espera una función y qué devolverá. Esto puede ser especialmente útil cuando se trabaja con marcos de datos y series de pandas, donde los tipos de datos pueden variar ampliamente.
¿Qué es la escritura de Pandas?
La escritura de pandas se refiere al uso de sugerencias de tipo en conjunto con pandas, una biblioteca para análisis y manipulación de datos en Python. Implica anotar los tipos de datos esperados para los argumentos de las funciones y los valores devueltos, lo que puede ayudar a detectar posibles errores temprano en el proceso de desarrollo. Esta práctica puede mejorar significativamente la legibilidad y la mantenibilidad del código, especialmente en bases de código grandes.
La escritura de pandas no se trata solo de agregar sugerencias de tipo a su código de pandas. Se trata de aprovechar el módulo de escritura de Python para hacer que su código de pandas sea más robusto y fácil de entender. Esto puede ser especialmente beneficioso cuando se trabaja con marcos de datos y series de pandas, ya que puede ayudar a garantizar que se estén utilizando los tipos de datos correctos y evitar posibles errores en tiempo de ejecución.
Cómo Usar el Módulo de Escritura con Pandas
El módulo de escritura en Python es un módulo incorporado para sugerencias de tipo. Define una notación estándar para las anotaciones de funciones de Python, lo que facilita especificar los tipos de entrada y salida esperados de funciones y métodos. Así es cómo puede usar el módulo de escritura con pandas:
from typing import List
import pandas as pd
def create_dataframe(data: List[dict]) -> pd.DataFrame:
return pd.DataFrame(data)En el ejemplo anterior, se espera que la función create_dataframe tome una lista de diccionarios como entrada (data: List[dict]) y devuelva un DataFrame de pandas (-> pd.DataFrame). Esto deja claro a cualquier persona que lee el código qué tipo de datos espera la función y qué devolverá.
Sugerencias de Tipo al Estilo de Python con Pandas
Las sugerencias de tipo al estilo de Python con pandas implican el uso del módulo de escritura de Python incorporado para anotar el código de pandas. Esto puede ayudar a mejorar la legibilidad y la mantenibilidad del código, así como detectar posibles errores de tipo antes de la ejecución.
Por ejemplo, considere una función que toma un DataFrame de pandas como entrada y devuelve una Serie. Puede usar sugerencias de tipo para especificar esto, como se muestra a continuación:
from typing import List
import pandas as pd
def get_first_column(df: pd.DataFrame) -> pd.Series:
return df.iloc[:, 0]En este ejemplo, se espera que la función get_first_column tome un DataFrame de pandas como entrada (df: pd.DataFrame) y devuelva una Serie de pandas (-> pd.Series). Esto deja claro a cualquier persona que lee el código qué tipo de datos espera la función y qué devolverá.
El uso de sugerencias de tipo al estilo de Python con pandas puede ayudar a garantizar que se estén utilizando los tipos de datos correctos en su código de pandas, lo que puede ayudar a prevenir posibles errores en tiempo de ejecución y hacer que su código sea más fácil de entender y mantener.
Especificar Sugerencias de Tipo de Pandas con Columnas Específicas
Al trabajar con DataFrames de pandas, a menudo se trata con datos de diferentes tipos. Por ejemplo, una columna puede contener números enteros, otra puede contener cadenas y otra puede contener valores booleanos. En esos casos, puedes usar la escritura de pandas para especificar los tipos de datos de columnas específicas en tu DataFrame.
Aquí tienes un ejemplo:
from typing import Dict
import pandas as pd
def process_dataframe(df: pd.DataFrame) -> Dict[str, pd.Series]:
# Procesa el DataFrame y devuelve un diccionario de Series
result = {
"int_column": df["int_column"].astype(int),
"str_column": df["str_column"].astype(str),
"bool_column": df["bool_column"].astype(bool),
}
return resultEn este ejemplo, la función process_dataframe toma un DataFrame de pandas como entrada y devuelve un diccionario donde cada par clave-valor corresponde a un nombre de columna y una Serie de pandas de un tipo específico. Esto deja claro qué tipo de datos debe contener cada columna en el DataFrame.
El uso de la escritura de pandas para especificar los tipos de datos de columnas específicas puede ayudar a asegurar que su DataFrame contenga los tipos de datos correctos, lo que puede ayudar a prevenir posibles errores en tiempo de ejecución y hacer que su DataFrame sea más fácil de trabajar.
Beneficios de Usar Sugerencias de Tipo con Pandas DataFrame
Las sugerencias de tipo en pandas pueden mejorar significativamente la calidad de su código. Hacen que su código sea más legible y mantenible, ya que proporcionan información explícita sobre qué tipo de datos espera una función y qué devolverá. Esto puede ser especialmente beneficioso cuando se trabaja con DataFrames de pandas, ya que puede garantizar que se estén utilizando los tipos de datos correctos y evitar posibles errores en tiempo de ejecución.
Por ejemplo, considere una función que toma un DataFrame de pandas como entrada y devuelve un DataFrame con solo las columnas numéricas. Puede usar sugerencias de tipo para especificar esto, como se muestra a continuación:
from typing import List
import pandas as pd
def select_numeric_columns(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
numeric_df = df.select_dtypes(include=[np.number])
return numeric_dfEn este ejemplo, se espera que la función select_numeric_columns tome un DataFrame de pandas como entrada (df: pd.DataFrame) y devuelva un DataFrame solo con las columnas numéricas (-> pd.DataFrame). Esto deja claro a cualquier persona que lea el código qué tipo de datos espera la función y qué devolverá.
Anotación de código existente de Pandas con sugerencias de tipo
Si tienes código existente de pandas que no utiliza sugerencias de tipo, aún puedes agregarlas para mejorar la legibilidad y mantenibilidad de tu código. Así es como puedes hacerlo:
- Importa los tipos necesarios del módulo
typing. - Para cada función o método, agrega sugerencias de tipo a los argumentos y al valor de retorno.
- Ejecuta un verificador de tipo como
mypypara verificar que tus sugerencias de tipo sean correctas.
Aquí tienes un ejemplo de cómo puedes anotar código existente de pandas con sugerencias de tipo:
# Antes
import pandas as pd
def calcular_media(df):
return df.mean()
# Después
from typing import List
import pandas as pd
def calcular_media(df: pd.DataFrame) -> pd.Series:
return df.mean()En la versión anotada del código, queda claro que la función calcular_media espera un DataFrame de pandas como entrada y devuelve una Serie de pandas.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre un DataFrame de pandas y una Serie de pandas?
Un DataFrame de pandas es una estructura de datos etiquetada bidimensional con columnas de tipos potencialmente diferentes. Es similar a una hoja de cálculo o una tabla de SQL, o un diccionario de objetos Serie. Por otro lado, una Serie de pandas es un arreglo unidimensional etiquetado capaz de contener cualquier tipo de dato.
¿Cuál es el nuevo estilo de sugerencias de tipo en la API de pandas?
El nuevo estilo de sugerencias de tipo en la API de pandas implica el uso del módulo typing incorporado de Python para anotar código de pandas. Esto puede ayudar a mejorar la legibilidad y mantenibilidad del código, así como detectar posibles errores de tipo antes de tiempo de ejecución.
¿Cómo mejorar el rendimiento de la sugerencia de tipos en pandas?
Mejorar el rendimiento de la sugerencia de tipos en pandas implica utilizar sugerencias de tipo de manera efectiva en tu código de pandas. Esto incluye anotar los tipos de datos esperados de los argumentos de las funciones y los valores de retorno, ejecutar un verificador de tipos como mypy para verificar tus sugerencias de tipo y utilizar la sugerencia de tipos de pandas para especificar los tipos de datos de columnas específicas en tu DataFrame.