Análisis de Datos con Pandas: Carga y Exploración de DataFrames

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Proyecto de Análisis de Datos de Retail

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Análisis de Datos con Pandas: Carga y Exploración de DataFrames

Resumen

Online retail.csv Datos obtenidos de Daqing Chen, Sai Liang Sain, and Kun Guo, Data mining for the online retail industry: A case study of RFM model-based customer segmentation using data mining, Journal of Database Marketing and Customer Strategy Management, Vol. 19, No. 3, pp. 197â€“208, 2012 (Published online before print: 27 August 2012. doi: 10.1057/dbm.2012.17).

Comentarios

David Rios

Estudiante

Tenia este error al importar el CSV

Que se soluciona agregando un econding='windows-1252' o enconding='latin1'

Cornelio Reyes

Estudiante

en todas hay error es : encoding NO ES : ecoding ó enconding

David Rios

Estudiante

Si, es encoding, mala mia que escribí mal en ambas, gracias por la correción

Mario Alexander Vargas Celis

Estudiante

### Pandas para Manipulación de Datos

**Pandas** es una librería poderosa y flexible de Python que se utiliza principalmente para manipulación, análisis y limpieza de datos. Proporciona dos estructuras de datos principales: **Series** (para datos unidimensionales) y **DataFrames** (para datos bidimensionales), que permiten trabajar con conjuntos de datos de manera eficiente.

A continuación, te explico las principales funcionalidades de Pandas para la manipulación de datos:

---

### 1. **Creación de DataFrames**

Un **DataFrame** es la estructura principal en Pandas. Es una tabla bidimensional con columnas etiquetadas de diferentes tipos (numéricas, de texto, etc.). Puedes crear DataFrames de varias maneras.

#### A) A partir de un diccionario:


import pandas as pd



\# Crear un DataFrame desde un diccionario

data = {

&#x20;   'Nombre': \['Ana', 'Luis', 'Carlos'],

&#x20;   'Edad': \[23, 45, 36],

&#x20;   'Ciudad': \['Madrid', 'Barcelona', 'Valencia']

}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

#### B) A partir de un archivo CSV:


df = pd.read\_csv('archivo.csv')

---

### 2. **Indexación y Selección de Datos**

Pandas ofrece diversas formas para seleccionar y filtrar datos en un DataFrame.

#### A) Selección de columnas:


\# Seleccionar una columna

edades = df\['Edad']



\# Seleccionar múltiples columnas

df\_subset = df\[\['Nombre', 'Edad']]

#### B) Selección de filas por etiqueta o posición:


\# Seleccionar por posición (iloc)

primera\_fila = df.iloc\[0]



\# Seleccionar por etiqueta (loc)

fila\_ana = df.loc\[df\['Nombre'] == 'Ana']

#### C) Filtrado de datos:

Puedes aplicar condiciones para filtrar filas.


\# Filtrar filas donde la edad es mayor de 30

mayores\_de\_30 = df\[df\['Edad'] > 30]

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### 3. **Operaciones Básicas**

#### A) Descripción rápida de los datos:

Puedes obtener un resumen rápido de tu conjunto de datos con describe() o con métodos como mean(), sum(), etc.


df.describe()  # Resumen estadístico de las columnas numéricas

#### B) Renombrar columnas:


df.rename(columns={'Nombre': 'Nombre\_Completo'}, inplace=True)

#### C) Ordenar los datos:


df.sort\_values(by='Edad', ascending=False, inplace=True)  # Ordenar por edad descendente

---

### 4. **Manejo de Valores Nulos**

Los valores faltantes o nulos son comunes en los conjuntos de datos y es importante gestionarlos correctamente.

#### A) Identificar valores nulos:


df.isnull().sum()  # Contar valores nulos por columna

#### B) Eliminar filas o columnas con valores nulos:


df.dropna(inplace=True)  # Eliminar filas con valores nulos

#### C) Rellenar valores nulos:


df.fillna(value=0, inplace=True)  # Rellenar valores nulos con 0

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### 5. **Transformación de Datos**

Pandas permite aplicar funciones a las columnas o filas para transformar los datos.

#### A) Aplicar funciones a columnas:


\# Calcular 10% de descuento en una columna de precios

df\['Precio\_Descuento'] = df\['Precio'].apply(lambda x: x \* 0.9)

#### B) Agrupar datos:

Puedes agrupar datos y realizar agregaciones.


\# Agrupar por la columna 'Ciudad' y calcular la edad media

df\_grouped = df.groupby('Ciudad')\['Edad'].mean()

#### C) Pivotar datos:


df\_pivot = df.pivot\_table(values='Edad', index='Ciudad', columns='Sexo', aggfunc='mean')

---

### 6. **Fusión y Unión de DataFrames**

Pandas ofrece diversas formas de combinar y fusionar DataFrames.

#### A) Concatenar DataFrames:


df\_concatenado = pd.concat(\[df1, df2])

#### B) Fusión (Join) de DataFrames:


df\_merged = pd.merge(df1, df2, on='clave\_común', how='inner')  # Tipos: 'inner', 'left', 'right', 'outer'

---

### 7. **Visualización de Datos con Pandas**

Aunque Pandas no es una librería de visualización por sí sola, se integra fácilmente con **Matplotlib** para generar gráficos rápidos.

#### A) Gráficos rápidos:


df\['Edad'].plot(kind='hist')  # Histograma de la columna 'Edad'

#### B) Gráficos avanzados con Matplotlib:


import matplotlib.pyplot as plt



df\['Edad'].plot(kind='bar')

plt.show()

---

### 8. **Exportar Datos**

Después de manipular los datos, puedes exportarlos a diversos formatos.

#### A) Exportar a CSV:


df.to\_csv('archivo\_modificado.csv', index=False)

#### B) Exportar a Excel:


df.to\_excel('archivo\_modificado.xlsx', index=False)

---

### 9. **Optimización en Pandas**

#### A) Tipos de datos adecuados:

Usar los tipos de datos correctos en Pandas puede reducir el uso de memoria y mejorar el rendimiento. Por ejemplo, puedes convertir columnas de enteros a enteros de menor tamaño (int8, int16), o columnas categóricas a category.


df\['Categoría'] = df\['Categoría'].astype('category')

#### B) Uso eficiente de apply y vectorización:

Evita el uso excesivo de apply en funciones que pueden vectorizarse, ya que apply es más lento en comparación con las operaciones vectorizadas.

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### Conclusión

Pandas proporciona una amplia gama de herramientas para manipular y analizar datos de manera eficiente y flexible. Desde la selección y filtrado de datos hasta la limpieza, transformación y visualización, Pandas es una herramienta esencial para cualquier científico de datos o analista. Con la optimización adecuada y un buen conocimiento de las técnicas avanzadas, puedes trabajar con grandes volúmenes de datos de manera eficiente.

Alejandro Gonzalez

Estudiante

tenga su like, buen señor

waek vexotiq youtube

Estudiante

Gracias!

Oscar Alirio Vargas Ayala

Estudiante

import pandas as pd

df = pd.read_csv(r'C:\numypanda\Online_Retail.csv',encoding='latin')
#print(type(df))
print(df)

```import pandas as pd
df = pd.read\_csv(r'C:\numypanda\Online\_Retail.csv',encoding='latin')#print(type(df))print(df)

Antonio Demarco Bonino

Estudiante

Por si les pasa que tienen números en formato texto este es un buen cambio:

Y si quieren pasar de texto a fecha:

Gustavo Andres Niño Forero

Estudiante

Para cargar el .cvs en escritorio

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

mipath = r'"ruta del archivo"\OnlineRetail.csv'

df = pd.read_csv(mipath, encoding='latin1')
print(df)
```import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt
mipath = r'C:\Users\gustavoandres\Desktop\platzi\OnlineRetail.csv'
df = pd.read\_csv(mipath, encoding='latin1')print(df)

José Antonio Olguin Rojas

Estudiante

En mi caso como Ingeniero Arquitecto, tenemos modelos 3D de edificios que contienen datos.

Por ejemplo, los ductos de aire acondicionado pueden ser una base de datos de los cuales podemos obtener su gasto, flujo, dimensiones etc, etc etc.

Para el sector de la construcción puede llegar a ser muy útil todo este conocimiento.

Rubik Adams

Estudiante

¿y ahí que software estas utilizando? @José Antonio Olguin Rojas

saludos

Jaime Lopez Hidalgo

Estudiante

Especificar la extensión de los archivos al usar funciones como pd.read_csv(path), pd.read_excel(path), y pd.read_json(path) no es solo por buena práctica, es necesario para que Pandas reconozca el formato del archivo que estás leyendo. Cada función está diseñada para manejar un tipo específico de archivo, y omitir la extensión podría llevar a errores o a que Pandas no sepa cómo procesar los datos correctamente.

Erick Quintero

Estudiante

si les da error al leer el csv usando vscode, esta fue la solucion en mi caso```python import pandas as pd path = r"C:\Users\Erick\Documents\Data science\Online_Retail.csv" df_ratail_data = pd.read_csv(path, encoding='windows-1252') print(type(df_ratail_data)) print(df_ratail_data)

daniel andres garcia fino

Estudiante

Gracias Bro

Johan Nicolás Valderrama Serrato

Estudiante

Para que no hagan manualmente la descarga

import kagglehub
import os

# Download latest version
path = kagglehub.dataset_download("tunguz/online-retail")

print("Path to dataset files:", path)
print(os.listdir(path))
```import kagglehubimport os
\# Download latest versionpath = kagglehub.dataset\_download("tunguz/online-retail")
print("Path to dataset files:", path)print(os.listdir(path))

Joseph Corona

Estudiante

Para los que usan mac:

import pandas as pd
#%%
path = 'Online_Retail.csv'
retail_data = pd.read_csv(path, encoding='ISO-8859-1')

Elias Echeverri

Estudiante

Recuerda que Estamos enfocados en atender y brindar espacios para nomadas digitales, teletrabajo y coworking space en Agrolenials Paradise Ecohostel Country Inns contacto directo whatsapp +573206299333 y Faccebook

MOdelo coworcountry o modelo coworculture con muchas actividades para pausas activas y acompañamiento de tu rol profesional

Aaron Mainero

Estudiante

Si todavía sigue sin funcionar el link desde pc, aquí les dejo los recursos de la clase:

Link Dataset desde Kaggle:

Link Dataset desde Dropbox:

Recuerden que si no encuentran un recurso y estan desde una computadora, pueden entrar a la clase desde la app de Platzi donde si aparecen los recursos correctamente.

Humberto Cruz

Estudiante

•

Muchas gracias, no quería tener que descargar el archivo, asi que use el link de Dropbox que dejaste. acá dejo mi pedacito de script:

import pandas as pd
# Cambiamos al final del link dl=0 por dl=1 para obtener el archivo directo de Dropbox
path = "https://www.dropbox.com/scl/fi/ae6e9qzi754nq4mo3rvl2/online_retail.csv?rlkey=uhi83o2mexi1d4qm1ijaw1wvc&amp;e=2&amp;st=ca8q8xgv&amp;dl=1"
df_retail_data = pd.read_csv(path)
print(f'tipo de objeto: {type(df_retail_data)}')
print(f'Numero de registros (filas): {len(df_retail_data)}')
print(df_retail_data.head())

Diego Ernesto Cuaycal Tirira

Estudiante

import pandas as pd
from os import path  # si no vas a usar el módulo path, omítelo

# 1️⃣  Renombra la variable para no “pisar” el módulo `path`
file_path = '/content/Online_Retail.csv'

# 2️⃣  Intenta con la codificación más habitual
retail_data = pd.read_csv(file_path, encoding='ISO-8859-1')   # o 'latin1'
print(type(retail_data))
print(retail_data.head())     # mejor imprime solo las primeras filas
```![](https://static.platzi.com/media/user_upload/upload-7a253c66-13f0-473d-88ad-e7597fcf4a15.png)

Cristian Alexander Vallejos De la rosa

Estudiante

import pandas as pd

path = 'online_retail.csv'

df_retail_data = pd.read_csv(path)

print(type(df_retail_data))

print(len(df_retail_data))

print(df_retail_data)

Kevin León Lazcano

Estudiante

ya no está disponible el link :(

Rubik Adams

Estudiante

es este para descargar el data set

Sindy Leon

Estudiante

Los enlacesy de las lecturas recomendadas no cargan, al igual que los archivos READ.me salen vacios. o error.

Juan Diego

Estudiante

Kaggle es una plataforma que permite a los usuarios encontrar y compartir conjuntos de datos, así como participar en competiciones de ciencia de datos. Utilizada por científicos de datos y analistas, proporciona herramientas para practicar y mejorar habilidades en el análisis de datos, incluyendo el uso de bibliotecas como Pandas. Además, permite construir portafolios a través de proyectos aplicados, lo que es esencial al postularse a roles en el campo de la ciencia de datos o la inteligencia artificial.

Carlos Iván Cortés Cruz

Estudiante

pues yo hice esto..... y jalo....

import pandas as pd path = '/content/Online_Retail.csv' retail_data = pd.read_csv(path, encoding='latin1') print(retail_data)

Jesús Molina Castro

Estudiante

¿Cómo carfgar el dataset en google drive?

Importar las dependencias

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

Conectar a drive

from google.colab import drive

drive.mount('/content/drive')path = '/content/drive/MyDrive/Python_Data/OnlineRetail.csv'

Leer el archivo con pandas

df = pd.read_csv(path, encoding='latin1')

df.head()

Bastian Maurico Landskron Silva

Estudiante

vamos firme con la IA me encanta este curso

import pandas as pd

\# Crear un DataFrame desde un diccionario

data = {

&#x20;   'Nombre': \['Ana', 'Luis', 'Carlos'],

&#x20;   'Edad': \[23, 45, 36],

&#x20;   'Ciudad': \['Madrid', 'Barcelona', 'Valencia']

}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

import pandas as pd

df = pd.read_csv(r'C:\numypanda\Online_Retail.csv',encoding='latin')
#print(type(df))
print(df)

```import pandas as pd
df = pd.read\_csv(r'C:\numypanda\Online\_Retail.csv',encoding='latin')#print(type(df))print(df)

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

mipath = r'"ruta del archivo"\OnlineRetail.csv'

df = pd.read_csv(mipath, encoding='latin1')
print(df)
```import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt
mipath = r'C:\Users\gustavoandres\Desktop\platzi\OnlineRetail.csv'
df = pd.read\_csv(mipath, encoding='latin1')print(df)

import kagglehub
import os

# Download latest version
path = kagglehub.dataset_download("tunguz/online-retail")

print("Path to dataset files:", path)
print(os.listdir(path))
```import kagglehubimport os
\# Download latest versionpath = kagglehub.dataset\_download("tunguz/online-retail")
print("Path to dataset files:", path)print(os.listdir(path))

import pandas as pd
# Cambiamos al final del link dl=0 por dl=1 para obtener el archivo directo de Dropbox
path = "https://www.dropbox.com/scl/fi/ae6e9qzi754nq4mo3rvl2/online_retail.csv?rlkey=uhi83o2mexi1d4qm1ijaw1wvc&amp;e=2&amp;st=ca8q8xgv&amp;dl=1"
df_retail_data = pd.read_csv(path)
print(f'tipo de objeto: {type(df_retail_data)}')
print(f'Numero de registros (filas): {len(df_retail_data)}')
print(df_retail_data.head())

import pandas as pd
from os import path  # si no vas a usar el módulo path, omítelo

# 1️⃣  Renombra la variable para no “pisar” el módulo `path`
file_path = '/content/Online_Retail.csv'

# 2️⃣  Intenta con la codificación más habitual
retail_data = pd.read_csv(file_path, encoding='ISO-8859-1')   # o 'latin1'
print(type(retail_data))
print(retail_data.head())     # mejor imprime solo las primeras filas
```![](https://static.platzi.com/media/user_upload/upload-7a253c66-13f0-473d-88ad-e7597fcf4a15.png)

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