Comprendiendo los índices de Pandas DataFrame: Una guía para principiantes
- Name
- Rajiv Chandra
Published on
Como científico de datos, probablemente ya estés familiarizado con la biblioteca Pandas para Python, que es una de las herramientas de análisis de datos más populares en uso hoy en día. Pandas proporciona una serie de características para trabajar con datos estructurados, incluyendo estructuras de datos potentes como DataFrames y Series.
En este tutorial, nos centraremos en un aspecto clave del trabajo con Pandas DataFrames: los índices. Cubriremos qué son los índices, por qué son importantes y cómo trabajar con ellos de manera efectiva.
¿Quieres crear rápidamente visualizaciones de datos desde Dataframe de Python Pandas sin código?
PyGWalker es una biblioteca de Python para análisis de datos exploratorio con visualizaciones. PyGWalker (opens in a new tab) puede simplificar tu flujo de trabajo de análisis y visualización de datos de Jupyter Notebook, convirtiendo tu DataFrame de Pandas (y DataFrame de polars) en una interfaz de usuario de estilo Tableau para la exploración visual.
¿Qué son los índices de DataFrame?
Comencemos con lo básico: ¿qué es exactamente un índice de DataFrame? En su nivel más básico, el índice es una forma de etiquetar las filas y columnas en un Pandas DataFrame.
Piensa en ello como en una tabla de base de datos con una clave primaria: el índice es esencialmente un conjunto de identificadores únicos que proporcionan una forma de acceder rápidamente y de manera eficiente a filas de datos específicas. También vale la pena señalar que el índice puede ser numérico o no numérico (por ejemplo, valores de fecha/hora).
El índice es una parte integral del DataFrame y se utiliza ampliamente en muchas operaciones de Pandas, incluyendo indexación, selección y filtrado.
Establecer índices de DataFrame
Por defecto, los Pandas DataFrames tienen un índice numérico que comienza en 0 y va hasta el número total de filas en el DataFrame. Sin embargo, puedes establecer el índice en cualquier otra columna en el DataFrame si tiene más sentido para tu caso de uso.
Por ejemplo, si tienes un DataFrame que contiene datos de ventas para diferentes regiones, es posible que desees establecer el índice en la columna "región" para que sea más fácil filtrar y seleccionar datos para regiones específicas.
Para establecer el índice de un DataFrame, puedes utilizar el método set_index(). Por ejemplo, si tienes un DataFrame llamado sales_data y deseas establecer el índice en la columna "región", puedes utilizar el siguiente código:
sales_data = sales_data.set_index('region')También puedes establecer el índice al crear un DataFrame desde cero, utilizando el parámetro index. Por ejemplo, si deseas crear un DataFrame de datos de ventas con un índice no numérico de fechas, puedes utilizar el siguiente código:
import pandas as pd
sales_data = pd.DataFrame({
'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
'sales': [100, 200, 150]
}, index=['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'])Trabajar con índices de DataFrame
Una vez que hayas establecido el índice para tu DataFrame, puedes comenzar a usarlo para filtrar y seleccionar datos. Una de las operaciones más comunes es la indexación.Seleccionando una fila específica basada en su valor de índice.
Para seleccionar una fila por su índice, puede usar el método loc[]. Por ejemplo, si tiene un DataFrame llamado sales_data con la columna 'region' configurada como el índice, y desea seleccionar todos los datos de ventas para la región 'Northeast', puede usar el siguiente código:
northeast_sales = sales_data.loc['Northeast']También puede usar el índice para filtrar el DataFrame según criterios específicos. Por ejemplo, si desea filtrar el DataFrame para incluir solo datos de ventas de las regiones 'Northeast' y 'West', puede usar el siguiente código:
northeast_west_sales = sales_data.loc[['Northeast', 'West']]Índices de varios niveles
En algunos casos, es posible que necesite usar más de un índice para su DataFrame. Esto se llama un índice de varios niveles y le permite organizar sus datos jerárquicamente.
Por ejemplo, si tiene datos de ventas para varias regiones en varios años, es posible que desee usar un índice de varios niveles con la columna 'region' como el primer nivel y la columna 'year' como el segundo nivel.
Para crear un DataFrame con un índice de varios niveles, puede usar el método set_index() varias veces. Por ejemplo, si tiene un DataFrame llamado sales_data con las siguientes columnas: 'region', 'year' y 'sales', puede crear un índice de varios niveles con el siguiente código:
sales_data = sales_data.set_index(['region', 'year'])Una vez que tenga un DataFrame con un índice de varios niveles, puede usar el método loc[] para seleccionar datos basados en ambos niveles del índice. Por ejemplo, si desea seleccionar todos los datos de ventas para la región 'Northeast' en 2022, puede usar el siguiente código:
northeast_2022_sales = sales_data.loc[('Northeast', 2022)]Personalización de índices DataFrame
En algunos casos, los índices numéricos o basados en columnas predeterminados pueden no ser los más adecuados para sus datos. Afortunadamente, Pandas proporciona una variedad de opciones para personalizar los índices.
Por ejemplo, es posible que desee crear un índice no numérico basado en una función o fórmula personalizada. Para hacer esto, puede usar el método Index.map() o Index.from_tuples().
import pandas as pd
# crear un DataFrame con un índice personalizado
data = pd.DataFrame({
'x': [1, 2, 3],
'y': [4, 5, 6]
}, index=[1, 4, 7])
# crear un índice personalizado usando una fórmula
custom_index = data.index.map(lambda x: x * 10)
# usar el índice personalizado para crear un nuevo DataFrame
new_data = pd.DataFrame({
'x': [4, 5],
'y': [7, 8]
}, index=[40, 50])Conclusión
En este tutorial, hemos cubierto los conceptos básicos de los índices de Pandas DataFrame y cómo trabajar con ellos de manera efectiva. Hemos explorado la configuración de índices, la selección de datos usando índices (incluidos índices de varios niveles) y la personalización de índices para adaptarse a sus datos.
Con el conocimiento adquirido en este tutorial, puede optimizar su análisis y visualización de datos utilizando los índices de Pandas DataFrame. Esperamos que este tutorial haya sido útil y, si tiene alguna pregunta o comentario, ¡no dude en comunicarse con nosotros!
Lecturas y recursos adicionales:
- Conversión de Pandas DataFrame a List
- Concatenación de dos DataFrames en Pandas
- Búsqueda de un valor en una columna de Pandas DataFrame
- Convertir Pandas DataFrame a matriz Numpy
Preguntas frecuentes
-
¿Qué son los índices de un DataFrame?
Los índices en un DataFrame de pandas son etiquetas que identifican de manera única cada fila. Se utilizan para acceder, manipular y realizar operaciones en los datos. Por defecto, un DataFrame tiene índices numéricos que comienzan en 0, pero también es posible tener índices personalizados basados en columnas específicas u otros criterios.
-
¿Cuántos índices puede tener un DataFrame?
Un DataFrame de pandas puede tener múltiples índices, también conocidos como índices jerárquicos o índices de varias capas. Esto permite identificar cada fila de manera única utilizando combinaciones complejas de etiquetas o niveles. El número de índices que puede tener un DataFrame no está fijo y puede variar según los datos y los requisitos específicos.
-
¿Cómo se agregan índices a un DataFrame?
En pandas, se pueden agregar índices a un DataFrame utilizando el método
set_index(). Este método permite especificar una o varias columnas del DataFrame como nuevos índices. Además, se puede utilizar el métodoreset_index()para eliminar el índice actual y restablecerlo a un índice numérico por defecto. Estos métodos permiten administrar y manipular los índices de un DataFrame de manera flexible.