rgncWI4IUtCSOqAp - CC - 2S7UvchCP9-6U-Guia de Los Comandos Mas Utilizados en Phyton

Guía de los Comandos más Utilizados para
el Procesamiento de Datos en Python
Python es uno de los lenguajes de programación más versátiles y

poderosos utilizados en diversas disciplinas, desde la ciencia de datos
hasta la inteligencia artificial. En este documento, discutiremos algunos
de los comandos más utilizados en Python para el procesamiento de
datos.
1
Importación de Bibliotecas
Antes de empezar a procesar datos en Python, es necesario importar las

bibliotecas pertinentes. A continuación se mencionan dos de las
bibliotecas más comúnmente utilizadas en el procesamiento de datos:
pandas: Una biblioteca de software escrita para la manipulación y el

análisis de datos.
numpy: Una biblioteca para el lenguaje de programación Python que da

soporte a arrays y matrices de gran tamaño, junto con una gran
colección de funciones matemáticas de alto nivel.
import pandas as pd
import numpy as np
2
Lectura de Datos
La biblioteca pandas proporciona varias funciones para leer datos en

diferentes formatos. Aquí está la forma más común de leer datos:
df = pd.read_csv('filename.csv')
También se pueden leer otros tipos de archivos, como Excel

(read_excel), JSON (read_json), etc.
3
Exploración de Datos
Una vez que los datos se han cargado en Python, es posible explorarlos
utilizando varias funciones:
head(): Muestra las primeras N filas de datos.

tail(): Muestra las últimas N filas de datos.
describe(): Proporciona un resumen estadístico de los datos.
info(): Proporciona un resumen de los tipos de datos y los valores no
nulos.
df.head()
df.tail()
df.describe()
df.info()
4
Selección y Filtrado de Datos
Pandas permite seleccionar y filtrar datos de muchas maneras

diferentes:
Seleccionar una columna: df['column_name']

Seleccionar varias columnas: df[['column_name1', 'column_name2']]
Filtrar filas: df[df['column_name'] > value]
df['column_name']
df[['column_name1', 'column_name2']]
df[df['column_name'] > value]
5
Manipulación de Datos
Python también proporciona una variedad de formas de manipular

datos, incluyendo:
rename(): Cambia el nombre de las columnas.

drop(): Elimina columnas o filas.
fillna(): Rellena los valores nulos.
df.rename(columns={'old_name': 'new_name'})
df.drop('column_name', axis=1)
df['column_name'].fillna(value)
6
Agrupación y Agregación de Datos
Pandas proporciona la función groupby() para agrupar los datos y

funciones de agregación como sum(), mean(), etc., para calcular
estadísticas sobre cada grupo.
df.groupby('column_name').sum()
df.groupby('column_name').mean()
Fusión, Unión y Concatenación de Datos
Python permite fusionar, unir y concatenar datos utilizando las

funciones merge(), join() y concat(), respectivamente.
pd.merge(df1, df2, on='common_column')

df1.join(df2, on='common_column')
pd.concat([df1, df2])
7
Operaciones con Series de Tiempo
Pandas ofrece varias funciones para trabajar con datos de series de

tiempo:
to_datetime(): Convierte una cadena a un objeto datetime.

resample(): Cambia la frecuencia de las series de tiempo.
pd.to_datetime(df['column_name'])
df.resample('D').mean()
# Re-muestreo a nivel de día y calcular la media.
Escritura de Datos
Finalmente, pandas proporciona funciones para escribir datos en

diferentes formatos. La forma más común de escribir datos es en un
archivo CSV.
df.to_csv('new_filename.csv', index=False)
8
Recomendaciones
Siempre es recomendable explorar los datos antes de empezar a
procesarlos. Esto incluye entender las características de los datos,
identificar cualquier valor nulo o perdido y comprender la distribución
de los datos.
Durante el filtrado o la selección de datos, asegúrese de entender cómo

estas operaciones afectan la estructura de los datos.
Al manipular los datos, recuerde que pandas usualmente retorna un

nuevo DataFrame. Por lo tanto, si desea que los cambios se apliquen al
DataFrame original, necesitará asignar el resultado de vuelta al
DataFrame original.
Al agrupar y agregar datos, tenga en cuenta el contexto y asegúrese de

que las operaciones de agregación tengan sentido en ese contexto.
Al unir datos, tenga cuidado con los valores duplicados o perdidos que
podrían introducirse en los datos.
Cuando trabaje con series de tiempo, tenga en cuenta la zona horaria y

asegúrese de que todos los datos estén en la misma zona horaria.
Finalmente, siempre es una buena práctica guardar los datos procesados

para futuras referencias o análisis.
9
Espero que esta guía le sirva como punto de partida para el
procesamiento de datos en Python. Recuerde que Python es una
herramienta poderosa y flexible, y hay muchas más funciones y técnicas
disponibles para el procesamiento de datos que las que se han discutido
aquí.
10

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el Procesamiento de Datos en Python

Python es uno de los lenguajes de programación más versátiles y

Antes de empezar a procesar datos en Python, es necesario importar las

pandas: Una biblioteca de software escrita para la manipulación y el

numpy: Una biblioteca para el lenguaje de programación Python que da

La biblioteca pandas proporciona varias funciones para leer datos en

También se pueden leer otros tipos de archivos, como Excel

head(): Muestra las primeras N filas de datos.

Pandas permite seleccionar y filtrar datos de muchas maneras

Seleccionar una columna: df['column_name']

Python también proporciona una variedad de formas de manipular

rename(): Cambia el nombre de las columnas.

Pandas proporciona la función groupby() para agrupar los datos y

Fusión, Unión y Concatenación de Datos

Python permite fusionar, unir y concatenar datos utilizando las

pd.merge(df1, df2, on='common_column')

Pandas ofrece varias funciones para trabajar con datos de series de

to_datetime(): Convierte una cadena a un objeto datetime.

Finalmente, pandas proporciona funciones para escribir datos en

Durante el filtrado o la selección de datos, asegúrese de entender cómo

Al manipular los datos, recuerde que pandas usualmente retorna un

Al agrupar y agregar datos, tenga en cuenta el contexto y asegúrese de

Cuando trabaje con series de tiempo, tenga en cuenta la zona horaria y

Finalmente, siempre es una buena práctica guardar los datos procesados

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