# Introducción al manejo de datos en Python 🐍
---
**Sobre el curso:** Este curso está diseñado para fomentar el aprendizaje práctico de Python, con un enfoque en operaciones avanzadas de manejo de datos utilizando Pandas.
# **Sesión 3: Operaciones avanzadas en Pandas**
Esta sesión cubre técnicas principales de Pandas, incluyendo joins, búsqueda de cadenas, agregación de datos y visualizaciones.
## **1. Combinación de DataFrames**
En primer lugar, la combinación más básica de DataFrames es concatenando. Para ello se puede usar la función `concat()` y mediante el parámetro `axis` especificar si va a ser de manera vertical (0) u horizontal (1).
```python
# Vertical (por defecto)
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)
# Horizontal
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
```
Los joins son esenciales para combinar DataFrames en base a una o más claves con `merge()`. El parámetro `how` indica cómo se hará el join (left, right, inner o outer).
```python
# Inner join
df_inner = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
```
## **2. Búsqueda de cadenas de texto**
Pandas permite la búsqueda dentro de series de texto usando métodos como `str.contains()`.
```python
# Filtrar filas que contienen una cadena específica
df[df['column'].str.contains('texto buscado')]
```
Este método es compatible con expresiones regulares para búsquedas complejas en textos.
```python
# Filtrar utilizando una expresión regular
df[df['column'].str.contains(r'^[A-Za-z]+$', regex=True)]
```
## **3. Agregación de datos**
Una función básica es la del recuento de ocurrencia de valores únicos dentro de una columna con `value_counts()`.
```python
# Contar valores únicos
df['column'].value_counts()
```
Sin embargo, Pandas también permite realizar operaciones de agregación para resumir datos a través de `groupby()`.
```python
# Agregación simple por grupo
grouped_data = df.groupby('group_key').sum()
```
Además, se pueden especificar varias operaciones de manera simultánea con `agg()`.
```python
# Uso de agg() para múltiples operaciones
df.groupby('group_key').agg({'column1': 'sum', 'column2': 'mean'})
```
## **4. Visualización de datos**
Pandas tiene integrado Matplotlib, que permite crear una variedad de gráficos para analizar los datos visualmente de manera sencilla.
```python
# Gráfico de barras
df['column'].value_counts().plot(kind='bar')
# Gráfico de líneas
df.plot(kind='line')
# Histograma
df['column'].plot(kind='hist', bins=20)
# Scatter plot
df.plot(kind='scatter', x='column1', y='column2')
# Gráfico de boxplot
df.plot(kind='box')
```
---
# Información
<div class="alert alert-block alert-info">
<b>Autor:</b> Wenceslao Arroyo-Machado</br>
<b>Fecha de actualización:</b> 03/05/2024</br>
<b>GitHub:</b> <a href="https://github.com/Wences91/teaching">https://github.com/Wences91/teaching</a>
</div>
Sign in with Wallet
Connect another wallet