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Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""Python TOTAL - Pandas.ipynb
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Automatically generated by Colaboratory.
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Original file is located at
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https://colab.research.google.com/drive/1uXPQgRFyhRzarWbO9ytZ1Y2amriZgeex
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# Práctica de la librería Pandas
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En este notebook, se desarrollarán una serie de tareas utilizando la librería Pandas (el "Excel" de Python).
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Se proponen y documentan posibles formas de resolver los ejercicios, pero pueden existir varias formas de lograr los mismos resultados.
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Siempre es una buena idea verificar la [Documentación Oficial de Pandas](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/), donde es posible encontrar todo tipo de información referida a esta librería. Y si te quedas trabado, busca en Google "como hacer [algo] con Pandas". Hay enormes probabilidades de que esa pregunta ya haya sido respondida!
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"""
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# Importamos Pandas
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import pandas as pd
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# Creamos una serie de números y hallamos su media
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numeros = pd.Series([1,2,3,5,67,35,235,62])
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numeros.mean()
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# Hallamos la suma de dichos números
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numeros.sum()
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# Creamos una SERIE de tres colores diferentes
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colores = pd.Series(['rojo','amarillo','verde'])
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# Visualizamos la serie creada
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colores
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# Creamos una serie con tipos de autos, y la visualizamos
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tipos_autos = pd.Series(['sedan', 'SUV', 'Pick up'])
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tipos_autos
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# Combinamos las series de tipos de autos y colores en un DATAFRAME
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tabla_autos = pd.DataFrame({'Tipo de Auto':tipos_autos, 'Color':colores})
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tabla_autos
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# Conectamos el cuaderno actual con nuestro Drive
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from google.colab import drive
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drive.mount('/content/drive')
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# Importar "ventas-autos.csv" y convertirlo en un nuevo DATAFRAME
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ventas_autos = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/ventas-autos.csv')
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ventas_autos
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"""Este será nuestro "Dataframe de Flujo Vehicular"
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"""
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# Exportar el Dataframe como un archivo CSV a mi carpeta "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/pruebas/"
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ventas_autos.to_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/este_archivo.csv')
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# Analicemos los tipos de datos disponibles en el dataset de ventas autos
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ventas_autos.dtypes
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# Apliquemos estadística descriptiva (cantidad de valores, media, desviación estándar, valores mínimos y máximos, cuartiles) al dataset
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ventas_autos.describe()
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# Obtenemos información del dataset utilizando info()
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ventas_autos.info()
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# Listamos los nombres de las columnas de nuestro dataset
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ventas_autos.columns
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# Averiguamos el "largo" de nuestro dataset
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len(ventas_autos)
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# Mostramos las primeras 5 filas del dataset
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ventas_autos.head()
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# Mostramos las primeras 7 filas del dataset
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ventas_autos.head(7)
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# Mostramos las últimas 3 filas del dataset
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ventas_autos.tail(3)
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# Utilizamos .loc para seleccionar la fila de índice 3 del DataFrame
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ventas_autos.loc[3]
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# Utilizamos .iloc para seleccionar las filas 3, 7 y 9
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ventas_autos.iloc[[3,7,9]]
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"""En la documentación podrás observar la diferencia entre el funcionamiento de [.loc](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.loc.html) e [.iloc](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iloc.html)."""
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# Seleccionar la columna "Kilometraje"
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ventas_autos['Kilometraje']
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# Encontrar el valor medio de la columnas "Kilometraje"
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ventas_autos['Kilometraje'].mean()
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# Seleccionar aquellas columnas que tengan valores superiores a 100,000 kilómetros en la columna Kilometraje
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ventas_autos[ventas_autos['Kilometraje'] > 100000]
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# Creamos una tabla cruzada de doble entrada entre Fabricante y cantidad de puertas
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pd.crosstab(ventas_autos['Fabricante'], ventas_autos['Puertas'])
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# Agrupamos las columnas por fabricante y buscandos el valor medio de las columnas numéricas
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ventas_autos.groupby(['Fabricante']).mean()
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# Commented out IPython magic to ensure Python compatibility.
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# Importamos Matplotlib y creamos un gráfico con los valores de la columna Kilometraje
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import matplotlib as plt
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# %matplotlib inline
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ventas_autos['Kilometraje'].plot()
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# Puede que un gráfico más apropiado en este caso sea un histograma?
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ventas_autos['Kilometraje'].hist()
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# Intentamos graficar la columna de precios
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ventas_autos['Precio (USD)'].plot()
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"""No funcionó, verdad? Alguna idea de por qué esto puede ocurrir?
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Una pista es buscar: "cómo convertir strings de Pandas a números"
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[Aqui hay un enlace a StackOverflow referido a este tema](https://stackoverflow.com/questions/44469313/price-column-object-to-int-in-pandas).
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"""
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# Elimina la puntuación de la columna de precios
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ventas_autos['Precio (USD)'] = ventas_autos['Precio (USD)'].str.replace('[\$\.\,]', '')
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ventas_autos['Precio (USD)'] = ventas_autos['Precio (USD)'].astype(int)/100
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ventas_autos
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ventas_autos['Precio (USD)'].plot() |