Resumen
¿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.
- DataFrame inicial: Debemos tener un DataFrame con los datos que queremos analizar.
- Columna de valores: Definimos la columna cuyo cálculo estadístico queremos realizar (por ejemplo, 'cantidad').
- Índice: En lugar de usar un índice posicional (como 0, 1, 2), se puede utilizar una de las columnas como índice. Por ejemplo, 'country'.
- Columnas: Incluir las columnas que deseas evaluar, como los 'stock codes'.
- 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.