La semana pasada hemos visto cómo transformar una columna el índice de un DataFrame, en esta ocasión vamos a ver como se puede hacer el proceso: convertir el índice en una columna. Para lo que se usará el método reset_index() presente en los objetos DataFrame de Pandas.El método reset_index()En los objetos DataFrame de Pandas se encuentra el método reset_index() que … [Leer más...] acerca de Pandas: Convertir el índice en una columna en un DataFrame
Pandas
Pandas es una librería para Python la cual extiende las funcionalidades que ofrece NumPy para el tratamiento y análisis de conjuntos de datos. Poniendo a disposición de los usuarios dos nuevas estructuras de datos (Series y DataFrame) que facilitan la manipulación de series temporales y tablas.
La estructura de datos básica de Pandas es el objeto Series. Un vector etiquetado capaz de contener cualquier tipo de dato (enteros, reales, cadenas de texto, fechas, objetos de Python, …) con etiquetas que se denominan índices.
La otra estructura de datos, el DataFrame, es una colección ordenada de columnas con nombres y tipos, similar a las tablas de las bases de datos, donde las filas son un registro y las columnas son los atributos. Siendo cada una de las columnas de este tipo de datos un objeto Series.
Pandas: Convertir una columna en el índice
Los DataFrame de Pandas contienen una propiedad especial que son los índices, unos valores inmutables que se asignan a cada una de las filas del conjunto de datos. Al ser inmutables no es posible cambiar un valor específico, pero sí que es posible modificar todos los índices. En esta entrada vamos a ver cómo se pueden convertir una columna en el índice mediante el uso del … [Leer más...] acerca de Pandas: Convertir una columna en el índice
Pandas: Conversion de texto a fecha
La librería NumPy de Python define el tipo de dato datetime64 para trabajar con fechas y diferencias entre fechas. Un tipo con el que es realmente fácil trabajar con este tipo de información tan complejo, haciendo fáciles operaciones que de otra manera serían complicadas. Por lo que es el tipo de dato que se suele usar en los DataFrames de Pandas. A la hora de importar fechas … [Leer más...] acerca de Pandas: Conversion de texto a fecha
Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames
Al trabajar con DataFrames de Pandas se puede observar que cada una de las series contiene un tipo de dato diferentes, como puede ser cadenas de caracteres, fechas, enteros o reales. En esta entrada, vamos a ver como se puede cambiar los tipos de datos en los DataFrames. Usando para ello el método astype(). Una operación que se puede realizar tanto sobre una única serie del … [Leer más...] acerca de Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames
Pandas: Seleccionar elementos aleatorios en DataFrames Pandas
Los objetos DataFrame de Pandas cuenta con el método sample() mediante el cual es posible seleccionar un subconjunto aleatorio de elementos. Algo que es de gran utilidad para realizar muestreo de datos. Veamos a continuación cómo se puede usar este método para seleccionar elementos aleatorios en DataFrames.El método sample() de los DataFramesLa forma en la que se puede … [Leer más...] acerca de Pandas: Seleccionar elementos aleatorios en DataFrames Pandas
Pandas: Aplicar una función a las filas o columnas de un DataFrame
En el caso de que necesitemos aplicar una misma función a las filas o columnas de un objeto DataFrame de Pandas contamos con el método apply(). Con el que es posible aplicar patrones de programación funcional a los conjuntos de datos. Esto hace que sea un método interesante de conocer y, cuando se comprende bien su funcionamiento, permite realizar operaciones complejas de forma … [Leer más...] acerca de Pandas: Aplicar una función a las filas o columnas de un DataFrame
Pandas: Encontrar la posición y valores de máximos y mínimos en un DataFrame
Los objetos DataFrame de Pandas disponen de los métodos max() e idxmax() con los que es posible obtener respectivamente el máximo de los valores y la posición de estos. Algo que se puede hacer tanto por filas como por columnas. De forma análoga a estos, también existen los métodos min() e idxmin() con los que es posible los valores mínimos y su posición. En esta entrada vamos a … [Leer más...] acerca de Pandas: Encontrar la posición y valores de máximos y mínimos en un DataFrame
Identificar y eliminar columnas duplicadas en Pandas
En los DataFrames de Pandas existe el método duplicated() con el que se pueden eliminar los registros duplicados de un DataFrame. Pero no es así para el caso de las columnas duplicadas. De modo que, en el caso querer comprobar la existencia de columnas duplicadas en un DataFrame es necesario programar el proceso de forma manual. Lo mismo en el caso de querer eliminar esta … [Leer más...] acerca de Identificar y eliminar columnas duplicadas en Pandas
Pandas: Comprobar la existencia de valores en los DataFrame
En el caso de que necesitemos comprobar la existencia de valores en los DataFrame de Pandas disponemos de varias opciones. Siendo una de ellas el uso del operador in. Una opción sencilla que además es muy flexible. Otra alternativa es el uso de la propiedad isin() de los objetos DataFrame.Conjunto de datos de ejemploAntes de continuar vamos a crear un pequeño conjunto … [Leer más...] acerca de Pandas: Comprobar la existencia de valores en los DataFrame
Pandas: Descartar filas en un DataFrame
Parte del contenido de un DataFrame de Pandas se puede eliminar mediante el método drop(). En esta entrada vamos a ver cómo se puede usar este método para descartar filas en un DataFrame en base al índice.El método drop()Los DataFrames de Pandas cuentan con el método drop() para eliminar parte del contenido de los mismos. Método que tiene básicamente la siguiente … [Leer más...] acerca de Pandas: Descartar filas en un DataFrame
Pandas: Cómo convertir un Dataframe en una lista de listas por filas o columnas
En esta entrada vamos a ver cómo se puede convertir fácilmente el contenido de un DataFrame en una lista, realizando el proceso tanto por filas como por columnas. Un truco con el que se puede cambiar el tipo de dato en función de nuestras necesidades.Creación de un DataFrame de ejemploEn primer lugar, es necesario disponer de un DataFrame, a ser posible pequeño para ver … [Leer más...] acerca de Pandas: Cómo convertir un Dataframe en una lista de listas por filas o columnas
Truco Python: Importar todas las hojas de un libro Excel con Pandas
Recientemente en los comentarios del blog se ha planteado el problema de cargar todas las hojas de un libro Excel en un único paso. Algo que no se puede hacer con Pandas, ya que el método read_excel() solamente puede importar una hoja. Algo que tiene sentido, ya que en un DataFrame es difícil combinar el contenido de más de una hoja de forma automática. En esta ocasión vamos a … [Leer más...] acerca de Truco Python: Importar todas las hojas de un libro Excel con Pandas