Pandas es una biblioteca del lenguaje de programación Python, dedicada por completo a la Data Science. Descubre para qué sirve esta herramienta y por qué es esencial para los Data Scientists.
Creado en 1991, Python es el lenguaje de programación más popular para el análisis de datos y el Machine Learning. Hay varias ventajas que explican su éxito entre los Data Scientists.
En primer lugar, es un lenguaje muy fácil de usar. Incluso un principiante puede producir programas rápidamente gracias a su sintaxis sencilla e intuitiva.
Este lenguaje reúne a una amplia comunidad, que ha creado un gran número de herramientas para la Data Science. Por ejemplo, existen herramientas para la Data Visualisation como Seaborn y Matplotlib, y bibliotecas de software como NumPy. Una de estas bibliotecas es Pandas, diseñada para la manipulación y el análisis de datos.
¿Qué es Pandas?
La biblioteca de software de código abierto Pandas está diseñada específicamente para la manipulación y el análisis de datos en el lenguaje Python. Es potente, flexible y fácil de usar.
Gracias a Pandas, por fin se puede utilizar el lenguaje Python para cargar, alinear, manipular o incluso fusionar datos. El rendimiento es realmente impresionante cuando el código fuente del back-end está escrito en C o Python.
El nombre «Pandas» es en realidad una contracción del término «Panel Data» para series de datos que incluyen observaciones a lo largo de varios periodos de tiempo. La biblioteca se creó como herramienta de alto nivel para el análisis en Python.
Los creadores de Pandas pretenden que esta biblioteca evolucione hasta convertirse en la herramienta de análisis y manipulación de datos de código abierto más potente y flexible en cualquier lenguaje de programación.
Además del análisis de datos, Pandas se utiliza mucho para la «Data Wrangling«. Este término engloba los métodos de transformación de datos no estructurados para hacerlos procesables.
Por lo general, Pandas también destaca en el procesamiento de datos estructurados en forma de tablas, matrices o series temporales. También es compatible con otras bibliotecas de Python.
¿Cómo funciona Pandas?
Pandas trabaja sobre «DataFrames«: tablas de datos bidimensionales, donde cada columna contiene los valores de una variable y cada fila contiene un conjunto de valores de cada columna. Los datos almacenados en un DataFrame pueden ser números o caracteres.
Los Data Scientists y los programadores familiarizados con el lenguaje de programación R para cálculo estadístico utilizan DataFrames para almacenar datos en una cuadrícula muy sencilla de revisar. Por eso Pandas se utiliza mucho para Machine Learning.
Esta herramienta permite importar y exportar datos en distintos formatos, como CSV o JSON. Además, Pandas también ofrece la funcionalidad de Data Cleaning.
Esta biblioteca es muy útil para trabajar con datos estadísticos, datos tabulares como tablas SQL o Excel, con datos de series temporales y con datos matriciales arbitrarios con etiquetas de filas y columnas.
¿Cuáles son las ventajas de Pandas?
Para los Data Scientists y desarrolladores, Pandas aporta varias ventajas. Esta biblioteca permite compensar fácilmente los datos que faltan.
Es una herramienta flexible, ya que las columnas pueden insertarse o eliminarse fácilmente dentro de los DataFrames. La alineación de los datos con las etiquetas puede automatizarse.
Otra gran ventaja es una potente herramienta de agrupación de datos que permite realizar operaciones de «split-apply-combine» sobre las series de datos para agregarlos o transformarlos.
Es muy fácil convertir datos indexados de forma diferente en otras estructuras de Python y NumPy en objetos DataFrame. Del mismo modo, los datos pueden indexarse u ordenarse mediante un sistema inteligente basado en etiquetas.
Los conjuntos de datos pueden fusionarse de forma intuitiva y reestructurarse con flexibilidad. Las herramientas de E/S simplifican la carga de datos desde archivos CSV, Excel o bases de datos, o la carga de datos en formato HDF5.
La funcionalidad de series temporales completa el cuadro, principalmente con la generación de intervalos de fechas, la conversión de frecuencias o el desplazamiento de ventanas estadísticas.
Todos estos puntos fuertes hacen de Pandas una biblioteca imprescindible para la Data Science en Python. Se trata de una herramienta muy útil para los Data Scientists.
¿Cómo utilizan Pandas los Data Scientists?
Algunos lenguajes de programación se utilizan tradicionalmente en entornos científicos o en equipos de investigación y desarrollo de empresas. Sin embargo, estos lenguajes suelen plantear problemas a los Data Scientists.
Sin embargo, Python permite superar la mayoría de estas limitaciones. Es un lenguaje ideal para las distintas etapas de la ciencia de datos: limpieza, transformación, análisis, modelización, visualización y elaboración de informes.
Su interfaz es agradable, la documentación es completa y el uso es relativamente intuitivo. La popularidad de Pandas también está ligada a su antigüedad. Fue la primera biblioteca de este tipo en crearse, o al menos una de las primeras.
Además, es una herramienta de código abierto y muchas personas han contribuido al proyecto. Esto es lo que le ha dado tanto éxito.
Pandas, NumPy y Scikit-learn: 3 bibliotecas de Python para la Data Science
Además de Pandas, existen otras bibliotecas de software de Python dedicadas a la Data Science. NumPy es una biblioteca matemática que permite implementar álgebra lineal y cálculos estándar de forma muy eficiente.
Pandas está basado en NumPy. Muchas estructuras de datos y características de Pandas provienen de NumPy. Estas dos bibliotecas están estrechamente interrelacionadas y a menudo se utilizan juntas.
Por su parte, Scikit-learn es la referencia para la mayoría de las aplicaciones de Machine Learning en Python. Para crear un modelo predictivo, se suele usar Pandas y NumPy para cargar, analizar y dar formato a los datos que se van a utilizar. A continuación, estos datos se utilizan para alimentar el modelo de Scikit-learn. Este modelo se utiliza después para hacer predicciones. Por lo tanto, Pandas, NumPy y Scikit-learn son tres herramientas de uso común en Data Science.
Alternativas a Pandas
No existe ninguna alternativa real a Pandas en Python. Sin embargo, los usuarios del lenguaje R pueden recurrir a la biblioteca «Dplyr».
El concepto es similar al de Pandas. Esta biblioteca está dedicada a la manipulación de datos y puede simplificar y acelerar ciertas funciones.
¿Qué empresas utilizan Pandas?
Cualquier empresa que utilice Python para el análisis de datos necesita Pandas y su versatilidad. Cualquier empresa que maneje datos tabulares encontrará en ella una herramienta valiosa.
Sin embargo, Pandas puede no ser adecuado para trabajar con formatos de datos incompatibles, como imágenes, archivos de audio o determinados datos de texto. La estructura de estos tipos de datos no es adecuada para su uso con Pandas. Por lo tanto, es importante tener en cuenta el tipo de datos que se van a procesar antes de elegir una herramienta.
Esta biblioteca está muy extendida entre las empresas que manejan datos relacionales de clientes y datos de transacciones para analizar tendencias y establecer modelos de comportamiento.
Del mismo modo, muchas empresas inmobiliarias lo utilizan para analizar grandes cantidades de precios y características para determinar tendencias y crear modelos predictivos.
¿Cómo aprender a utilizar Pandas?
Después de aprender los conceptos básicos de Python, es muy fácil aprender a utilizar Pandas. Dominar ambas herramientas permite trabajar con cualquier tipo de datos.
La biblioteca Pandas es la forma más sencilla de formatear una serie de datos y analizarla para extraer información valiosa. Para un Data Scientist, es sencillamente imprescindible.
Aprender a utilizar Pandas abre muchas puertas, ya que esa competencia es muy demandada por los empleadores. Las empresas de todos los sectores utilizan cada vez más la Data Science, por lo que necesitan rodearse de expertos que sepan utilizar las herramientas adecuadas.
Es muy fácil dominar las operaciones más básicas con Pandas. Sin embargo, saber utilizar las funciones más avanzadas puede resultar complejo y llevar mucho tiempo. Es el caso de los cálculos agregados, las fusiones DataFrame o el tratamiento de series temporales.
Para aprender a utilizar Pandas, puedes empezar por consultar la documentación oficial. Es una buena forma de aprender lo básico y entender cómo funciona.
También hay repositorios de código que contienen retos en línea para Pandas. Estos repositorios pueden permitirte poner a prueba tus competencias con el tiempo y a medida que progresas.
Sitios web como Kaggle permiten descubrir series de datos y ver cómo otras personas han utilizado Pandas para analizarlos. Esto permite comprender mejor cómo se utiliza esta biblioteca para trabajar con datos reales.
Empezar tu propio proyecto con Pandas es una buena forma de progresar. Basta con encontrar una serie de datos e intentar analizarla con Pandas. Si eliges datos que te interesen, este trabajo te parecerá más real y aprenderás más rápido. Corrige gradualmente tus errores para aprender de ellos y mejorar.
Para aprender a utilizar Pandas y todas sus sutilezas, puedes elegir los cursos de DataScientest. Esta biblioteca de Python forma parte de nuestros cursos de Data Scientist, Data Analyst y Data Management.
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