Manipulación y Redacción de Datos con Pandas
Manipulación de Datos con Pandas
Bienvenidos a Mi Diario Python. Mi nombre es Luis y es un placer estar nuevamente aquí.
En el articulo de hoy veremos algunos ejemplos para la manipulación de datos, creación de DataFrame y archivos CSV. Todo esto lo haremos con ayuda de la libreria Pandas, la cual puedes descargar ingresando al siguiente enlace:
O introduciendo el siguiente comando en tu consola: pip install pandas
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Manipulación de Datos - Pandas:
Pandas es una libreria escrita en python utiliza para el analisis de datos y la estadistica. Pandas nos permite crear DataFrames, los cuales son tablas de datos ordenados por columnas. El formato CSV es el más para guardar y leer conjuntos de datos, pandas nos permite leer este tipo de archivo de manera muy sencilla.
¿Que les parece si damos los primeros pasos con pandas?. Crearemos nuestro primero DataFrame.
Creación de un DataFrame:
Para crear nuestro DataFrame, lo primero que haremos sera importar la libreria Pandas y escoger los datos que queremos guardar en el.
import pandas as pd # importamos pandas columnas = ['Nombre', 'Edad', 'Genero', 'Id'] # Columnas del DataFrame datos = pd.DataFrame([['Carmen', 26, 'F', 1743], ['Pedro', 39, 'M', 9264], ['Maria', 28, 'F', 8362], ['Julio', 35, 'M', 2537]], columns=columnas) print(datos)
Nombre Edad Genero Id 0 Carmen 26 F 1743 1 Pedro 39 M 9264 2 Maria 28 F 8362 3 Julio 35 M 2537
Y como pueden observar, el resultado son nuestros datos ordenado. Genial ¿No lo crees?.
No nos limitemos a crear un solo DataFrame. Podemos crear todos los que deseemos.
import pandas as pd # importamos pandas columnas = ['Nombre', 'Edad', 'Genero', 'Id'] # Columnas del DataFrame datos_0 = pd.DataFrame([['Carmen', 26, 'F', 1743], ['Pedro', 39, 'M', 9264], ['Maria', 28, 'F', 8362], ['Julio', 35, 'M', 2537]], columns=columnas) datos_1 = pd.DataFrame([['Rodrigo', 43, 'M', 8374], ['Jose', 21, 'M', 8329], ['Ramon', 29, 'M', 9236], ['Susana', 34, 'F', 9836]], columns=columnas) datos_2 = pd.DataFrame([['Gabriela', 27, 'F', 1736], ['Carlos', 36, 'M', 3524], ['Samuel', 22, 'M', 9837], ['Jhon', 29, 'M', 7367]], columns=columnas) print(datos_2)
Nombre Edad Genero Id 0 Gabriela 27 F 1736 1 Carlos 36 M 3524 2 Samuel 22 M 9837 3 Jhon 29 M 7367
Como pueden observar, podemos tener todas las tablas que querramos. En muchas ocasiones, tendremos muchos DataFrame. ¿Que pasaria si quisieramos concatenarlos a toddos?. Para esto tendremos que utilizar el metodo "concat()" ypasarle como argumento los DataFrame en una lista.
datos_concatenados = pd.concat([datos_0, datos_1, datos_2]) print(datos_concatenados)
Nombre Edad Genero Id 0 Carmen 26 F 1743 1 Pedro 39 M 9264 2 Maria 28 F 8362 3 Julio 35 M 2537 0 Rodrigo 43 M 8374 1 Jose 21 M 8329 2 Ramon 29 M 9236 3 Susana 34 F 9836 0 Gabriela 27 F 1736 1 Carlos 36 M 3524 2 Samuel 22 M 9837 3 Jhon 29 M 7367
Como pueden observar, el resultado es un DataFrame con toda la información de los creados anteriormente.
Leer y Crear archivos CSV
Una vez que tengamos los DataFrames con todos los datos, necesitaremos guardarlos para su uso posterior.
import pandas as pd datos = pd.read_csv('./iris.csv') datos.head(5)
| 150 | 4 | setosa | versicolor | virginica | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 | 0 |
| 1 | 4.9 | 3.0 | 1.4 | 0.2 | 0 |
| 2 | 4.7 | 3.2 | 1.3 | 0.2 | 0 |
| 3 | 4.6 | 3.1 | 1.5 | 0.2 | 0 |
| 4 | 5.0 | 3.6 | 1.4 | 0.2 | 0 |
Con esto, podres ver las primeras 5 columnas del archivo. El archivo que estoy utilizando como ejemplos es el conjunto de datis "iris", uno muy usado para probar algoritmos clasificiación y el analisis de datos.
Bueno, con lo aprendido hoy, ya puedes crear tus propios conjuntos de datos y leer de manera muy facil.
Puedes descargar este articulo en formato ipynb ingresando al siguiente enlace:
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Mi nombre es Luis, y fue un placer compartir mis conocimientos con todos ustedes :D.
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Felicitaciones, excelente aporte. Gracias.