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Traza: • 5. Pandas
clase:iabd:pia:1eval:tema05

−Tabla de Contenidos

¡Esta es una revisión vieja del documento!

5. Pandas

Pandas es una librería en cierto sentido similar a NumPy. Pero si NumPy únicamente contiene vectores, matrices, tensores ,etc junto con operaciones matemáticas. Con pandas tenemos mas cosas como nombrar a las columnas con un nombre , incluir un índices o generación de gráficas.

Mas información:

Importación

  • Importar pandas

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import pandas as pd

DataFrames

  • Crear un DataFrame a partir de la matriz de datos y el nombre de las columnas con DataFrame

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tipo=['SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD']
capacidad=[0.5, 0.5, 0.24, 0.48, 1, 0.512, 1, 0.48, 0.12, 0.96, 0.256, 0.512, 1, 2, 0.5, 2, 2, 1, 1.5, 4, 2, 4, 6, 5, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
precio=[101, 51, 27, 44, 86, 101, 138, 50, 22, 83, 41, 78, 126, 183, 91, 48, 51, 37, 55, 81, 48, 88, 187, 146, 240, 360, 387, 443, 516, 612]
 
 
 
data=zip(tipo,capacidad,precio)
columns=['tipo', 'capacidad','precio']
 
df=pd.DataFrame(data, columns=columns)

La función zip es similar a np.column_stack de numpy pero ha usado zip en vez de column_stack ya que hay datos de tipos string. Si todos los datos hubieran sido números de podría haber usado column_stack
  • Añadir una nueva fila al DataFrame con append.

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df=df.append({'tipo':"SSD","capacidad":1,"precio":214},ignore_index=True)

Mas información:

Acceso a disco

  • Guardar los datos de un DataFrame

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df.to_csv("datos.csv", index=False)

Es importante añadir index=False ya que sino creará en disco una columna extra con el nº de la fila a modo de índice 

tipo,capacidad,precio
SSD,0.5,101
SSD,0.5,51
SSD,0.24,27
SSD,0.48,44
........
HDD,14.0,443
HDD,16.0,516
HDD,18.0,612
SSD,1.0,214

  • Cargar los datos des un fichero de texto llamado "datos.csv" cuyo separador es una coma.

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df=pd.read_csv("datos.csv",sep=",")

  • Cargar los datos desde una base de datos relacional

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import sqlalchemy
 
connection = sqlalchemy.create_engine('mysql+pymysql://mi_usuario:mi_contrasenya@localhost:3306/mi_database')
df=pd.read_sql("SELECT * FROM mi_tabla",con=connection)

Crear un DataFrame desde una base de datos relacional es tan sencillo como crear la conexión con sqlalchemy.create_engine y luego con pandas llamar a read_sql.

Previamente hay que instalar sqlalchemy con:

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conda install -c anaconda sqlalchemy

Información

  • Información general del DataFrame

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df.info()
 

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 31 entries, 0 to 30
Data columns (total 3 columns):
 #   Column     Non-Null Count  Dtype  
---  ------     --------------  -----  
 0   tipo       31 non-null     object 
 1   capacidad  31 non-null     float64
 2   precio     31 non-null     int64  
dtypes: float64(1), int64(1), object(1)
memory usage: 872.0+ bytes

  • Dimensión de los datos (filas y columnas)

1
df.shape
 

(31, 3)

  • Mostrar las primeras filas

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df.head()
 

  tipo  capacidad  precio
0  SSD       0.50     101
1  SSD       0.50      51
2  SSD       0.24      27
3  SSD       0.48      44
4  SSD       1.00      86

  • Mostrar las últimas filas

1
df.tail()
 

   tipo  capacidad  precio
26  HDD       12.0     387
27  HDD       14.0     443
28  HDD       16.0     516
29  HDD       18.0     612
30  SSD        1.0     214

Estadística

  • Estadística descriptiva

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df.describe()
 

       capacidad      precio
count  31.000000   31.000000
mean    3.760000  152.741935
std     5.049022  153.423807
min     0.120000   22.000000
25%     0.506000   50.500000
50%     1.000000   88.000000
75%     4.500000  185.000000
max    18.000000  612.000000

  • Media de una columna

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df.precio.mean()
 

150.7

  • Desviación estándar de una columna

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df.precio.std()
 

155.617601610597

  • Correlación entre columnas

1
df.corr()
 

           capacidad    precio
capacidad   1.000000  0.949407
precio      0.949407  1.000000

Acceder a los datos

Lo normal es que queramos acceder a los datos siempre por columnas. Así que explicaremos únicamente esa forma.

  • Acceder a una columna.

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df['capacidad']
df.loc[:,'capacidad']
df.capacidad

Las tres formas son equivalentes pero fíjate que al usar la función loc hay que indicar que queremos todas las filas para ello usamos el :
  • Acceder a varias columnas

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df[['precio','capacidad']]
df.loc[:,['precio','capacidad']]

  • Acceder a todas las columnas excepto a una concreta (se usa para no acceder a la columna del resultado)

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df.loc[:,df.columns!='tipo']

  • Acceder a todas las columnas

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df
df[:]
df.loc[:,:]

  • Acceder a una columna por índice

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df.iloc[:,1]

  • Acceder a la última columna por índice

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df.iloc[:,-1]

  • Acceder a varias columnas por índice

1
df.iloc[:,[0,-1]]

Columnas

  • Obtener el nombre de todas las columnas

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df.columns
 

['tipo', 'capacidad', 'precio']

  • Obtener el nº de columnas

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len(df.columns)

  • Obtener el nombre de la columna por el Nº de columna

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df.columns[0]

  • Cambiar el nombre de una columna con rename. Se pasa un diccionario cuya clave es el nombre actual y el valor es el nuevo nombre.

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#Cambiamos el nombre de la columna "tipo" al nuevo nombre "target"
df.rename(columns={'tipo': 'target'}, inplace=True)
new_df=df.rename(columns={'tipo': 'target'})

  • Notar que al indicar inplace=True se hace la modificación en el propio DataFrame y no hace falta asignarlo a otro nuevo DataFrame
  • Lo normal es que la columna a predecir la llamemos target
  • Reordenar las columnas con reindex

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#Ahora la columna target está al final
df=df.reindex(columns=['capacidad','precio','target'])

  • Notar que es necesario asignar el DataFrame a un nuevo DataFrame
  • Lo normal es que la columna a predecir se ponga al final
  • Añadir la nueva columna velocidad al inicio del DataFrame

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datos_nueva_columna=[1000, 1250, 6500, 2500, 2750, 2500, 1000, 1500, 2250, 5500, 2750, 4250, 5000, 3750, 2500, 6500, 5250, 5250, 3250, 3500, 7250, 6250, 2250, 3500, 4250, 6000, 2000, 3000, 5250, 2500]
 
df.insert(0,"velocidad",datos_nueva_columna)

  • Añadir la nueva columna velocidad antes del "precio"

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datos_nueva_columna=[1000, 1250, 6500, 2500, 2750, 2500, 1000, 1500, 2250, 5500, 2750, 4250, 5000, 3750, 2500, 6500, 5250, 5250, 3250, 3500, 7250, 6250, 2250, 3500, 4250, 6000, 2000, 3000, 5250, 2500]
 
 
df.insert(2,"velocidad",datos_nueva_columna)

  • Añadir una nueva columna calculada

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df.insert(3,"calculada",df.precio*df.capacidad)
 

  tipo  capacidad  precio  calculada
0  SSD       0.50     101      50.50
1  SSD       0.50      51      25.50
2  SSD       0.24      27       6.48
3  SSD       0.48      44      21.12
4  SSD       1.00      86      86.00
...........

  • Modificar una columna

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#Pasamos de euros a dolares
df.precio=df.precio*1.13

  • Borrar la columna llamada calculada

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df.drop(columns = ['calculada'], inplace = True)
new_df=df.drop(columns = ['calculada'])

Filtrado

  • Filtrar por una condición: Cuyo tipo es "SSD"

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df[df.tipo=='SSD']

  • Filtrar por dos condiciones: Cuyo tipo es "SSD" y el precio es menor que 100

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df[(df.tipo=='SSD') & (df.precio<100)]

Lo que retornan estos métodos es un nuevo DataFrame así que se pueden aplicar todos los métodos de los DataFrame.
  • Valores únicos

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df.tipo.unique()
 

array(['SSD', 'HDD'], dtype=object)

Datos inválidos

Vamos ahora a crear un DataFrame con datos inválidos.

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tipo=[None, 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD', 'SSD',
     'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD', 'HDD']
capacidad=[0.5, math.nan, 0.24, None, 1, 0.512, 1, 0.48, 0.12, 0.96, 0.256, 0.512, 1, 2, 0.5, 2, 2, 1, 1.5, 4, 2, 4, 6, 5, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
precio=[101, 51, math.nan, 44, None, 101, 138, 50, 22, 83, 41, 78, 126, 183, 91, 48, 51, 37, 55, 81, 48, 88, 187, 146, 240, 360, 387, 443, 516, 612]
  
  
  
data=zip(tipo,capacidad,precio)
columns=['tipo', 'capacidad','precio']
  
df=pd.DataFrame(data, columns=columns)

  • Obtener el número de datos a NaN o None de cada columna

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df.isnull().sum()
 

tipo         1
capacidad    2
precio       2
dtype: int64

  • Borrar aquellas filas que tiene el valor NaN o None

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2
df=df.dropna()
df.isnull().sum()
 

tipo         0
capacidad    0
precio       0
dtype: int64

Gráficas con Seaborn

Con dataframes lo sencillo usar seaborn

  • Scatter plot por el tipo

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figure=plt.figure(figsize=(12,8))
axes = figure.add_subplot()
 
sns.scatterplot(x="capacidad", y="precio", hue="tipo",data=df,ax=axes)

  • KDE

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figure=plt.figure(figsize=(16,5))
axes = figure.add_subplot(1,2,1)
sns.kdeplot(x="capacidad",data=df,fill=True,ax=axes)
axes = figure.add_subplot(1,2,2)
sns.kdeplot(x="precio",data=df,fill=True,ax=axes)

  • KDE por el tipo

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figure=plt.figure(figsize=(16,5))
axes = figure.add_subplot(1,2,1)
sns.kdeplot(x="capacidad",hue="tipo",data=df,fill=True,ax=axes)
axes = figure.add_subplot(1,2,2)
sns.kdeplot(x="precio",hue="tipo",data=df,fill=True,ax=axes)

  • Histograma por tipo

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figure=plt.figure(figsize=(16,5))
axes = figure.add_subplot(1,2,1)
sns.histplot(x="capacidad",hue="tipo",data=df,ax=axes)
axes = figure.add_subplot(1,2,2)
sns.histplot(x="precio",hue="tipo",data=df,ax=axes)

  • Pair plot

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pairplot=sns.pairplot(df,hue="tipo")

Ejercicios

Ejercicio 1

Crea un DataDrame con los datos que proporciona load_iris. Recuerda que la propiedad feature_names retorna los nombres. La la columna de los tipos de flor la debes llamar tipo_flor

  • Grábalo a disco y mira el fichero resultante.
    • Ahora prueba a cargarlo
  • Grábalo a disco con otro nombre pero ahora sin el parámetro index=False y mira la diferencia con el anterior fichero.
    • Ahora prueba a cargarlo
  • Muestra el nombre de las columnas y los tipos de datos de cada una de ellas.
  • Imprime "El nº de número de características es: NNNNN y el número de muestras es: NNNNNN"
  • Muestra las primeras filas
  • Muestra las últimas filas
  • ¿Cuando ocupa en memoria el DataFrame?

Crear una gráfica de scatter

2a Crear df con lista de cilindradas y precio 2b Crear una gráfica

3 Cargar un df desde kaggle con tiempos mostrar el nº de filas y el nº de features mostrar el nombree de las columnas que tiene ver los tipos de datos renombrar columna a target ver los valores que son null poner una de las columnascon null a la media borrar las filas de las columnas con null crear una nueva columna de fecha ver los datos único de laguna columna de "label", tansformar esa columna de label a números

4 Crear df con iris 4b kde de la primera columna 4c funcion de la gráfica 4b Hacer las gráficas de KDE de todos por índice y poniendo el nombre

4a:Repetir ejercicio del tema de numpy con los datos y guardarlo en csv 4b:Cargar los datos y mostrar los datos

5a:Repetir ejercicio del tema de gráficas de history con los datos y guardarlo en csv 5b:Cargar los datos y mostrar los datos

clase/iabd/pia/1eval/tema05.1643031641.txt.gz · Última modificación: 2022/01/24 14:40 por admin

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