Una guía completa para usar Pandas en Python

Guía completa de Pandas en Python

Aprende cómo trabajar con una de las bibliotecas de manipulación de datos más famosas en Python

Foto de stonewyq @ Unsplash.com

Cuando empieces a trabajar con Python en el contexto de Análisis de Datos, Ingeniería o Ciencia, es probable que pandas sea una de las primeras bibliotecas que debas aprender. Esta increíble biblioteca te permite manipular dos objetos muy importantes en el lenguaje Python: la Series unidimensional y el DataFrame bidimensional. Estos objetos forman parte de muchos flujos de datos y dominarlos es crucial para comenzar tu carrera en Python.

Los DataFrames se utilizan ampliamente en la ciencia de datos y el análisis, ya que permiten la creación de objetos multidimensionales y de varios tipos. El objetivo de este post es proporcionar una guía muy completa sobre cómo utilizar algunas funciones famosas de pandas y cómo trabajar con las características más importantes de la biblioteca. Espero que, después de leer esta guía, estés listo para trabajar con las características más importantes de pandas. También es muy común que estés migrando desde un fondo de SQL, así que intentaré hacer una comparación con código SQL en algunas instrucciones del post, para que sea más fácil comparar las instrucciones entre los dos frameworks. Pero, ¡ten en cuenta que saber SQL definitivamente no es un requisito para aprender pandas!

A lo largo de este post, utilizaremos una variedad de datos para aprender sobre pandas, a saber:

  • Construiremos nuestras propias Series y DataFrames de pandas utilizando comandos de creación de objetos.
  • Trabajaremos con tres conjuntos de datos que contienen información sobre precios de acciones, disponibles aquí (https://www.kaggle.com/datasets/rprkh15/sp500-stock-prices): en concreto, utilizaremos datos de precios de acciones de Ford, Apple y Abbvie.

En este post cubriremos las características más famosas de pandas, a saber:

  • Creación de dataframes
  • Selección de filas
  • Selección de columnas
  • Combinación de dataframes
  • Visualización de datos
  • Agrupación de datos
  • Cadenas de funciones

Sin más preámbulos, ¡empecemos!

Importando la biblioteca

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