Creación y manejo de Pivot Tables en pandas

¿Qué son las Pivot Tables en pandas?

Las Pivot Tables son una herramienta poderosa y versátil que nos permite resumir y reorganizar columnas de datos crudos de un DataFrame de pandas. Gracias a ellas, podemos realizar cálculos estadísticos comunes como sumas, conteos y promedios, ayudándonos a descubrir patrones ocultos y obtener insights valiosos de nuestros datos originales.

Al utilizar Pivot Tables, puedes:

• Resumir y reorganizar los datos.
• Identificar patrones.
• Comparar subgrupos de datos.

¿Cómo crear una Pivot Table?

Para crear una Pivot Table en pandas, debes seguir un proceso estructurado, especificando varios parámetros clave. Veamos cómo hacerlo paso a paso.

¿Cómo pasar la información al DataFrame?

El primer paso es definir el DataFrame que vamos a utilizar. Luego, especificaremos las columnas y los índices que deseamos tener en nuestra Pivot Table.

1. DataFrame inicial: Debemos tener un DataFrame con los datos que queremos analizar.
2. Columna de valores: Definimos la columna cuyo cálculo estadístico queremos realizar (por ejemplo, 'cantidad').
3. Índice: En lugar de usar un índice posicional (como 0, 1, 2), se puede utilizar una de las columnas como índice. Por ejemplo, 'country'.
4. Columnas: Incluir las columnas que deseas evaluar, como los 'stock codes'.
5. Función de cálculo: Determina la función que aplicarás, como la suma, para mostrar las sumatorias totales en el índice.

import pandas as pd

# Crear una pivot table
pivot_table = pd.pivot_table(
    data_frame, 
    values='cantidad', 
    index='country', 
    columns='stock code', 
    aggfunc='sum'
)

¿Cómo modificar las funciones agregadas?

Se pueden personalizar las funciones agregadas de nuestra Pivot Table según la necesidad del análisis.

En lugar de sumar, podemos calcular la media, por ejemplo:

# Modificar para utilizar la función de media
pivot_table = pd.pivot_table(
    data_frame, 
    values='cantidad', 
    index='country', 
    columns='stock code', 
    aggfunc='mean'
)

¿Cómo apilar y desapilar datos en DataFrames?

El apilamiento y desapilamiento de datos son técnicas útiles cuando necesitas cambiar la estructura de tu DataFrame para análisis más profundos o para ajustar la presentación de la información.

¿Qué es el método stack en pandas?

El método stack convierte el índice de un DataFrame en una columna, apilando los datos.

# Usar el método stack para apilar datos
stacked_df = original_df.stack()

¿Qué es el método unstack en pandas?

El unstack hace el proceso contrario al stack, transformando columnas en índices.

# Usar el método unstack para desapilar datos
unstacked_df = stacked_df.unstack()

Un paso más allá con Pivot Tables

Las Pivot Tables y los métodos de apilar y desapilar ofrecen posibilidades casi ilimitadas para el análisis de datos. Ahora no solo estás limitado a índices posicionales; puedes modificar y utilizar columnas para un análisis más profundo y personalizado.

¡Explora estas funcionalidades y descubre cómo pueden aportar valor en tus proyectos actuales o futuros! Si tienes alguna idea de cómo aplicarás estos conceptos en el análisis de retail o en otro tipo de proyectos, comparte tus reflexiones. Estaré encantado de leerte y seguir aprendiendo juntos.