LOS PRIMEROS PASOS CON PANDA

 

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APRENDIENDO CON PANDA

ChatGPT

¡Excelente elección aprender Pandas! Pandas es una poderosa biblioteca de Python para manipulación y análisis de datos. Aquí hay una guía rápida para comenzar:

1. Instalación:

Asegúrate de tener Pandas instalado en tu entorno de Python. Puedes instalarlo utilizando pip:

bash
pip install pandas

2. Importación:

Importa Pandas en tu script o cuaderno de Jupyter:

python
import pandas as pd

3. Estructuras de Datos en Pandas:

Pandas proporciona dos estructuras de datos principales: Series y DataFrame.

a. Series:

Una Serie es un array unidimensional etiquetado.

python
# Crear una Serie
serie_ejemplo = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
print(serie_ejemplo)

b. DataFrame:

Un DataFrame es una estructura bidimensional similar a una tabla de base de datos.

python
# Crear un DataFrame
datos = {
    'Nombre': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Edad': [25, 30, 35],
    'Ciudad': ['Ciudad A', 'Ciudad B', 'Ciudad C']
}

df = pd.DataFrame(datos)
print(df)

4. Lectura de Datos:

Pandas es muy útil para leer datos desde diferentes fuentes. Por ejemplo, desde un archivo CSV:

python
# Leer datos desde un archivo CSV
datos_csv = pd.read_csv('archivo.csv')

5. Explorar y Manipular Datos:

Pandas facilita la exploración y manipulación de datos:

a. Explorar Datos:

python
# Ver las primeras filas del DataFrame
print(df.head())

# Obtener información sobre el DataFrame
print(df.info())

# Estadísticas descriptivas
print(df.describe())

b. Manipulación de Datos:

python
# Seleccionar una columna
print(df['Nombre'])

# Filtrar filas basado en una condición
print(df[df['Edad'] > 30])

# Añadir una nueva columna
df['Nueva Columna'] = [1, 2, 3]

# Eliminar una columna
df = df.drop('Nueva Columna', axis=1)

6. Análisis de Datos:

Pandas es ideal para realizar análisis de datos:

a. Agrupación de Datos:

python
# Agrupar por una columna y calcular la media
df.groupby('Ciudad')['Edad'].mean()

b. Gráficos Simples:

python
# Gráfico de barras
df['Edad'].plot(kind='bar')
plt.show()

7. Exportar Datos:

Puedes exportar tus datos a diferentes formatos, como CSV o Excel:

python
# Exportar a CSV
df.to_csv('nuevo_archivo.csv', index=False)

8. Extras:

• Aprende sobre el manejo de fechas y tiempos en Pandas con el tipo de dato datetime.
• Explora las funciones de manipulación de strings en Pandas para trabajar con datos de texto.

Este es solo un punto de partida. La documentación oficial de Pandas es muy completa y te proporcionará información detallada sobre todas las funcionalidades disponibles. ¡Diviértete explorando y analizando datos con Pandas!