Dos interesantes funciones de manipulación de datos en Pandas que necesitas conocer

Dos funciones interesantes en Pandas para manipular datos que debes conocer

Ciencia de datos

Funciones extremadamente útiles de pandas para convertir una columna continua de pandas en categóricas.

Foto de Brendan Church en Unsplash

Python pandas es una biblioteca poderosa y ampliamente utilizada para el análisis de datos.

Viene con más de 200 funciones y métodos, lo que facilita la manipulación y transformación de datos. Sin embargo, conocer todas estas funciones y utilizarlas donde se requieren en el trabajo real no es una tarea factible.

Una de las tareas comunes en la manipulación de datos es convertir una columna que tiene valores numéricos continuos en una columna que contiene valores discretos o categóricos. Y pandas tiene dos funciones incorporadas increíbles que seguramente te ahorrarán unos minutos.

Puedes utilizar este tipo de transformación de datos para una variedad de aplicaciones como agrupar datos, analizar datos por grupos discretos o visualizar datos utilizando histogramas.

Por ejemplo,

Recientemente, calculé el índice de Herfindahl-Hirschman (HHI) para entender la concentración del mercado de múltiples marcas. Así que en un DataFrame de pandas, tenía una columna con valores continuos de HHI para todas las marcas. En última instancia, quería convertir esta columna en una columna discreta para categorizar cada marca como baja, VoAGI y alta concentración de mercado — eso es lo que me inspiró para esta historia.

Sin conocer estas funciones incorporadas de pandas, es posible que necesites escribir múltiples declaraciones if-else y bucles for para lograr el mismo trabajo.

Por lo tanto, aquí explorarás 2 funciones incorporadas de pandas súper útiles junto con ejemplos interesantes (incluido mi proyecto), que potenciarán tu análisis de datos y te ahorrarán un par de minutos.

A menudo, necesitas convertir una columna con valores continuos en otra columna con valores discretos en tu proyecto de análisis.

Básicamente, categorizas los datos continuos en varias categorías, es decir, cubetas o bins. Y puedes hacerlo especificando los valores mínimo y máximo para cada bin, es decir, definiendo los bordes de los bins o especificando el número de bins.

Dependiendo de tu propósito de dividir una serie continua en una serie discreta, puedes…

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