Peru Stat - Clase 5 by Ing. Layla Scheli

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laylascheli — 2021-11-10 02:44:57 UTC

Investigar sobre la libreria de Pandas en Python, principales usos, funciones y aplicaciones

Lectura - Sergio

2021-11-10 02:45:45 UTC

Las principales características de esta librería son:

Define nuevas estructuras de datos basadas en los arrays de la librería NumPy pero con nuevas funcionalidades.
Permite leer y escribir fácilmente ficheros en formato CSV, Excel y bases de datos SQL.
Permite acceder a los datos mediante índices o nombres para filas y columnas.
Ofrece métodos para reordenar, dividir y combinar conjuntos de datos.
Permite trabajar con series temporales.
Realiza todas estas operaciones de manera muy eficiente.

Tipos de datos de Pandas

Pandas dispone de tres estructuras de datos diferentes:

Series: Estructura de una dimensión.
DataFrame: Estructura de dos dimensiones (tablas).
Panel: Estructura de tres dimensiones (cubos).

Estas estructuras se construyen a partir de arrays de la librería NumPy, añadiendo nuevas funcionalidades.

2021-11-10 02:51:49 UTC

AlejandroS

2021-11-10 02:54:29 UTC

Pandas permite: Cargar datos, modelar, manipular y Preparar la información.

Utiliza datos en estructuras de series y dataframe.

Las principales funciones son:

head(n): Esta función devuelve las primeras n filas de nuestro DataFrame.
tail(n): Devuelve las n últimas filas de nuestro DataFrame.
describe(): Esta función da estadísticas descriptivas incluyendo aquellas que resumen la tendencia central, dispersión y la forma de la distribución de los datos.

Pandas viene incluida con la librería Matplotlib, la cual permite graficar la información de un Dataframe.

Respuesta_Diana

2021-11-10 02:55:14 UTC

Pandas es una librería de Python especializada en el manejo y análisis de estructuras de datos.

Pandas dispone de tres estructuras de datos diferentes:

Series: Estructura de una dimensión.

series = pd.Series(['Ali', 'Bill', 'David', 'Hany', 'Ibtisam'],
index = [1, 2, 3, 4, 5])
print series

DataFrame: Estructura de dos dimensiones (tablas).

import pandas as pd
import numpy as np
 
name_age = {'Name' : ['Ali', 'Bill', 'David', 'Hany', 'Ibtisam'],
'Age' : [32, 55, 20, 43, 30]}
data_frame = pd.DataFrame(name_age)
print data_frame

Panel: Estructura de tres dimensiones (cubos)

2021-11-10 02:55:49 UTC