Introducción

El procesamiento de datos es una parte fundamental del análisis de datos, y pandas es la biblioteca de Python que hace que esta tarea sea más fácil y eficiente. En esta guía completa, te llevaré a través de los conceptos básicos del procesamiento de datos con pandas, desde la carga de datos hasta la manipulación y la limpieza.

1. Introducción a pandas

Pandas es una biblioteca de Python que proporciona estructuras de datos y herramientas para el análisis de datos. Comenzaremos explorando las principales estructuras de datos de pandas: Series y DataFrames. Aprenderás cómo crear, indexar y acceder a datos en estas estructuras.

2. Carga de Datos

Antes de poder procesar datos, primero debemos cargarlos en nuestro entorno de Python. Pandas ofrece una variedad de funciones para cargar datos desde archivos CSV, Excel, bases de datos y más. Aprenderás cómo utilizar estas funciones para cargar tus propios conjuntos de datos.

3. Exploración de Datos

Una vez que los datos están cargados, es importante comprender su estructura y contenido. Aprenderás cómo utilizar métodos como head(), info() y describe() para explorar los datos y obtener información sobre sus características.

4. Manipulación de Datos

Pandas ofrece una amplia gama de herramientas para manipular datos, como filtrado, selección, agregación y transformación. Aprenderás cómo utilizar métodos como loc[], iloc[], groupby() y apply() para realizar estas operaciones en tus datos.

5. Limpieza de Datos

Los datos pueden contener valores faltantes, duplicados o erróneos que deben ser tratados antes de realizar análisis. Aprenderás técnicas para detectar y manejar valores faltantes, eliminar duplicados y corregir errores en tus datos utilizando pandas.

6. Visualización de Datos

Pandas también ofrece integración con bibliotecas de visualización como Matplotlib y Seaborn. Aprenderás cómo crear gráficos de barras, gráficos de dispersión, histogramas y más para explorar y comunicar patrones en tus datos.

Ejemplo

En este ejemplo aprenderemos a cargar, explorar, manipular y limpiar datos utilizando la biblioteca pandas en Python. Utilizaremos un conjunto de datos de ejemplo sobre ventas mensuales de una empresa para ilustrar los conceptos.

Paso 1: Importar pandas y cargar los datos:

Comenzamos importando la biblioteca pandas y luego cargamos los datos desde un archivo CSV ( OJO: el archivo lo debes tener en tu computadora, deberá tener las columnas: fecha producto, cantidad, ingreso) utilizando la función read_csv().  

import pandas as pd
# Cargar los datos desde un archivo CSV
datos = pd.read_csv('datos_ventas.csv')

Paso 2: Explorar los datos

Ahora que hemos cargado los datos, queremos obtener una comprensión inicial de su estructura y contenido. Utilizaremos métodos como head(), info() y describe() para explorar los datos.

# Mostrar las primeras filas de los datos
print(datos.head())
# Obtener información sobre los datos
print(datos.info())
# Obtener estadísticas descriptivas de los datos numéricos
print(datos.describe())

Paso 3: Manipular los datos

A continuación, queremos realizar algunas manipulaciones básicas en los datos, como seleccionar columnas específicas y filtrar filas basadas en ciertos criterios.

# Seleccionar una columna específica
print(datos['Producto'])
# Filtrar filas basadas en un criterio
productos_vendidos = datos[datos['Cantidad'] > 0]
print(productos_vendidos)

Paso 4: Limpiar los datos

Los datos pueden contener valores faltantes, duplicados o erróneos que deben ser tratados. A continuación, limpiaremos los datos eliminando filas con valores faltantes y duplicados.

# Eliminar filas con valores faltantes
datos_limpio = datos.dropna()
# Eliminar filas duplicadas
datos_limpio = datos_limpio.drop_duplicates()
# Mostrar la forma de los datos limpios
print("Forma de los datos limpios:", datos_limpio.shape)

Paso 5: Visualizar los datos

Finalmente, visualizaremos los datos utilizando gráficos de barras y de dispersión para explorar las relaciones entre las variables.

import matplotlib.pyplot as plt
# Gráfico de barras de ventas por producto
plt.figure(figsize=(10, 6))
datos.groupby('Producto')['Cantidad'].sum().plot(kind='bar')
plt.title('Ventas por Producto')
plt.xlabel('Producto')
plt.ylabel('Cantidad Vendida')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
# Gráfico de dispersión de ventas vs. ingresos
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(datos['Ventas'], datos['Ingresos'])
plt.title('Ventas vs. Ingresos')
plt.xlabel('Ventas')
plt.ylabel('Ingresos')
plt.show()

Conclusión

Pandas es una herramienta poderosa y versátil para el procesamiento de datos en Python. Con las habilidades que has adquirido en esta guía, estarás bien equipado para cargar, manipular, limpiar y visualizar datos utilizando pandas en tus proyectos de análisis de datos.