Si has llegado hasta aquí, es porque ya tienes una idea de lo potente que es Pandas para manejar datos en Python. En artículos anteriores hemos hablado de cómo instalar Pandas y las primeras nociones sobre qué es una Serie o un DataFrame. Hoy vamos a profundizar en cómo manipular datos básicos con estas dos estructuras. ¿Listo? Pues vamos allá.
¿Qué es una Serie en Pandas?
Antes de meternos en faena, recordemos que una Serie es una columna de datos unidimensional, como una lista de Python, pero con esteroides. La diferencia está en que una Serie incluye un índice que te permite acceder a los datos de forma más eficiente. Por ejemplo, si tienes una lista de ventas mensuales, puedes acceder a los datos no solo por posición, sino también por el nombre del mes.
Para crear una Serie en Pandas, basta con importar la librería y utilizar el comando `Series`. Es muy sencillo y te permite empezar a trabajar con datos de forma rápida.
Manipulación de Series
La manipulación de Series es realmente sencilla. Puedes hacer sumas, restas, multiplicaciones y divisiones entre Series. Esto es útil si, por ejemplo, quieres calcular el crecimiento interanual de tus ventas. Además, Pandas te permite filtrar datos, seleccionar solo los valores que superen un umbral específico.
¿Qué es un DataFrame?
Un DataFrame es como una hoja de cálculo de Excel, pero dentro de Python. Es bidimensional y te permite almacenar datos en filas y columnas. Esto es perfecto para cualquier Pyme que quiera analizar ventas, productos, clientes y todo tipo de datos de negocio.
Crear un DataFrame
Para crear un DataFrame, puedes utilizar un diccionario de listas en Python. Pandas lo convierte automáticamente en un DataFrame, con las columnas y filas ya organizadas. Puedes definir los nombres de las columnas y los índices de las filas, lo que te da un control total sobre cómo están estructurados tus datos.
Manipulación de DataFrames
Con Pandas, puedes seleccionar columnas específicas utilizando su nombre. También puedes filtrar filas basadas en condiciones, como seleccionar solo las ventas que superen un determinado valor. Además, puedes añadir nuevas columnas al DataFrame, lo que te permite calcular métricas adicionales sin salir de Pandas.
Conclusión
La manipulación de datos con Pandas es esencial para cualquier negocio que quiera aprovechar al máximo la ciencia de datos. Con Series y DataFrames, puedes realizar análisis complejos de forma sencilla y eficiente.
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