Creación y manipulación de series y data frames con Pandas

Objetivo del profesor

El objetivo de esta clase era introducir a los estudiantes a Pandas, una de las librerías más fundamentales para el análisis de datos en Python. El profesor buscaba que los estudiantes comprendieran qué es Pandas, sus estructuras de datos principales (Series y DataFrames), y cómo utilizarla para manipular, analizar y visualizar datos de manera práctica.

Habilidades desarrolladas

• Manipulación de datos: Creación, filtrado, agrupación y ordenamiento de datos
• Análisis exploratorio de datos: Identificación de patrones, cálculo de estadísticas descriptivas
• Manejo de estructuras de datos: Trabajo con Series y DataFrames
• Programación en Python: Uso de funciones, bucles y operaciones matemáticas
• Gestión de archivos: Organización y ejecución de notebooks de Jupyter
• Visualización básica de datos: Creación de gráficos simples

Conceptos clave

• [00:00] Pandas: Librería de Python para análisis y manipulación de datos, creada en 2008 para finanzas
• [00:57] Series: Estructura unidimensional similar a una lista con etiquetas/índices
• [00:57] DataFrame: Estructura bidimensional similar a una tabla de Excel con superpoderes
• [03:12] Índices personalizados: Uso de etiquetas descriptivas en lugar de números
• [04:19] Operaciones aritméticas: Cálculo de promedios, máximos y otras estadísticas
• [05:31] Funciones aleatorias: Generación de datos sintéticos para práctica
• [06:21] Axis: Especificación de dirección para operaciones (filas vs columnas)
• [07:02] Manejo de fechas: Creación y manipulación de rangos temporales
• [09:58] Extracción de componentes temporales: Separación de mes, día, año de fechas
• [10:42] Agrupación de datos: GroupBy para análisis por categorías
• [11:07] Pivot tables: Tablas dinámicas para resumen de datos
• [11:23] Datos faltantes: Identificación y manejo de valores nulos

Palabras clave importantes

• Pandas, Series, DataFrame
• Jupyter Notebook local
• Índices y etiquetas
• Operaciones matemáticas (.mean(), .max(), .idxmax())
• Funciones aleatorias (np.random.randint(), np.random.choice())
• Manejo de fechas (pd.date_range(), .dt.month)
• GroupBy y agregaciones
• Filtrado y ordenamiento
• Visualización de datos
• Análisis exploratorio

Hechos importantes

• [00:37] Origen: Pandas viene de "panel data" y fue creada en 2008 por alguien que trabajaba en finanzas
• [00:44] Adopción: Es la librería estándar para análisis de datos en Python, usada por analistas, científicos de datos e ingenieros de ML
• [01:46] Recursos de aprendizaje: La documentación oficial, Stack Overflow y ChatGPT son fuentes valiosas para resolver problemas
• [11:26] Proyecto final: Los estudiantes deben encontrar un dataset real y hacer un análisis exploratorio completo

Datos principales

• [03:20] Temperaturas semanales: 22°, 25°, 23° (ejemplo de Series)
• [04:31] Promedio de temperaturas: 25 grados centígrados
• [04:35] Día más caluroso: Domingo
• [05:26] Rango de calificaciones: 60-100 (Matemáticas), 65-95 (Ciencias), 70-98 (Historia)
• [07:14] Período de ventas simuladas: 100 días desde el 1 de enero de 2023
• [08:08] Rango de productos: 5 productos (laptop, mouse, teclado, monitor, audífonos)
• [08:11] Cantidad de ventas: 1-4 unidades por transacción
• [08:43] Precios unitarios: $20-$1000