Dataframes Pandas Python

Un DataFrame es una estructura de datos bidimensional que se utiliza en la biblioteca Pandas de Python. Representa una tabla con filas y columnas, similar a una hoja de cálculo o una tabla en una base de datos. Los DataFrames en Pandas son extremadamente útiles para la manipulación, análisis y limpieza de datos. En este articulo analizaremos en detalle como crear un DataFrames Panda y su utilización.

Para crear un DataFrame, primero debes importar la biblioteca Pandas y luego utilizar alguna de las siguientes formas:

Desde un diccionario de Python:

Puedes crear un DataFrame a partir de un diccionario de Python donde las claves son los nombres de las columnas y los valores son listas que representan los datos de esas columnas. Aquí tienes un ejemplo:

import pandas as pd

data = {
    'Nombre': ['Juan', 'María', 'Luis'],
    'Edad': [25, 30, 35],
    'Ciudad': ['Madrid', 'Barcelona', 'Sevilla']
}

df = pd.DataFrame(data)

df python (Esta es la función que define Dataframe en Python)

Desde una lista de listas:

También puedes crear un DataFrame en pandas a partir de una lista de listas, donde en cada lista anidada se refleja una fila de información. Puedes especificar los nombres de las columnas utilizando el parámetro columns. Aquí tienes un ejemplo:

import pandas as pd

data = [
    ['Juan', 25, 'Madrid'],
    ['María', 30, 'Barcelona'],
    ['Luis', 35, 'Sevilla']
]

columnas = ['Nombre', 'Edad', 'Ciudad']

df = pd.DataFrame(data, columns=columnas)

Desde una base de datos:

Pandas también te permite conectarte a una base de datos y cargar datos desde allí utilizando bibliotecas como SQLAlchemy. Aquí hay un ejemplo básico:

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# Establecer una conexión con la base de datos
engine = create_engine('sqlite:///mi_base_de_datos.db')

# Cargar datos desde la base de datos en un DataFrame
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM tabla', engine)

Estos son algunos de los métodos más comunes para crear DataFrames en Pandas, puedes tambien usar otros métodos como panda csv, xlsv, pero por lo dejaremos para otro articulo. Una vez que tengas tu DataFrame, puedes realizar operaciones de análisis de datos y manipulación utilizando las funciones y métodos de Pandas.

Imprimir el dataframe pandas credo

df = pd.DataFrame(data)

# Imprimir el DataFrame en la consola
print(df)

print(df.head())  # Muestra las primeras 5 filas
print(df.head(10))  # Muestra las primeras 10 filas

Mas Información sobre Dataframes Panda

A continuación, te proporciono una explicación más detallada de los conceptos clave relacionados con los DataFrames en Pandas:

1. Tabla Bidimensional: Un DataFrame se organiza en forma de tabla bidimensional, donde las filas representan observaciones o registros y las columnas representan variables o atributos. Cada fila tiene un índice único que se utiliza para identificarla, mientras que cada columna tiene un nombre que se utiliza para identificarla y acceder a los datos contenidos en ella.
2. Datos Heterogéneos: A diferencia de las matrices de NumPy, los DataFrames de Pandas permiten que las columnas contengan diferentes tipos de datos. Esto significa que puedes tener columnas con números enteros, números de punto flotante, cadenas de texto y otros tipos de datos en un mismo DataFrame.
3. Etiquetas de Filas y Columnas: Los DataFrames en Pandas utilizan etiquetas para identificar filas y columnas. El índice se utiliza para etiquetar las filas, y los nombres de las columnas se utilizan para etiquetar las columnas. Estas etiquetas facilitan el acceso y la manipulación de los datos en el DataFrame.
4. Operaciones de Selección y Filtrado: Pandas ofrece una amplia variedad de métodos y operaciones para seleccionar, filtrar y acceder a los datos en un DataFrame. Puedes realizar consultas, seleccionar columnas específicas, filtrar filas en función de condiciones y realizar operaciones matemáticas en los datos.
5. Limpieza y Transformación de Datos: Los DataFrames en Pandas son ideales para la limpieza y transformación de datos. Puedes eliminar valores nulos, cambiar tipos de datos, combinar DataFrames, pivotar datos y realizar una amplia gama de tareas de procesamiento de datos.
6. Análisis y Visualización de Datos: Pandas se utiliza comúnmente como una herramienta de preparación de datos para análisis y visualización. Puedes utilizar Pandas junto con bibliotecas como Matplotlib o Seaborn para crear gráficos y visualizaciones a partir de tus datos.
7. Integración con Datos Externos: Los DataFrames de Pandas pueden importarse desde archivos CSV, Excel, bases de datos, JSON, y otros formatos de datos. También es posible exportar los datos de un DataFrame a varios formatos.

En resumen, un DataFrame en Pandas es una estructura de datos versátil y poderosa que facilita la manipulación y el análisis de datos en Python. Es ampliamente utilizado en ciencia de datos, análisis de datos y tareas de ingeniería de datos debido a su flexibilidad y eficacia en la manipulación de datos tabulares.

Puedes encontrar la documentación oficial de Dataframes de Pandas aquí