Pandas

Clase 13 de 20 • Curso de Python: PIP y Entornos Virtuales

Yuli Alexandra Pulido Castañeda

student•

Hola Chicos! :D PANDAS

Es una de las librerias mas utilizadas en python y nos sirven para analizar y manipular datos de archivos duros

Activar anbiente del proyecto

source env/bin/activate

Verificar

which python3

Ver que hay dentro del archivo en el cual se evidencia que no hay pandas

cat reqruirements.txt

Agregar nueva libreria

pip3 install pandas

Verificar librerias instaladas

pip3 freeze

Actualizar el documento que contiene las librerias

pip3 freeze > requirements.txt

Jeinfferson Bernal G

student•

Gracias Yuli por el aporte!

Joaquin Romero Flores

student•

Gracias Yuli! por tomarte el tiempo por compartir en todas las clases.

Eduardo Blanco

student•

Si estás en VS Code y te aparece un error o el ''warning'': <import pandas could not be resolved from source pylance (reportmissingmodulesource)> Te puede funcionar esto:

1.- Presiona Ctrl+Shift+P, luego busca "Python: Select Interpreter".

2.- Haz click en "Enter interpreter path" y sigue con "Find..".

3.- Encuentra en tu proyecto la carpeta del entorno virtual.

4.- Haz click en bin y después en Python3 para seleccionarlo como intérprete.

Unos segundos después deja de aparecer el error o la advertencia.

Jose Villarroel

student•

Excelente! Justo tenía ese error. Gracias.

Chanel Mariannis Paredes Sánchez

student•

Muchas gracias!!

Michelle Verano

student•

Me paso un frio interesante por la espalda en el momento que Nicolas dijo que hay curso especificos para pandas y matplotlib. Osea, son tan grande, que requieren su propio curso. Estoy emocionado por verlos.

Eduardo Peña Ramos

student•

Así es, es un muy buen curso, te recomiendo estos dos:

https://platzi.com/cursos/pandas-numpy/ https://platzi.com/cursos/matplotlib-seaborn/

Saludos!

Anabel Chavez Berumen

student•

y están muy buenos la verdad.

Carlos Rodríguez

student•

Un curso que se base en esto sería genial: automatización de entornos de trabajo en python. Pruebas estáticas como el linter pylint junto con el formateador black que son los más usados. Configuración de estos de acuerdo al framework utilizado (Django, Flask, FastAPI). . Automatización de paquetes con librerías que usan en automático un ambiente virtual y actualizan en requirements.txt como pipres. Librerías de como pre-commits para evitar errores antes de hacer commits o configuración manual con bash dentro de git.

Juan Castro

teacher•

Estoy haciendo todo lo posible para que muy pronto tengamos un curso de buenas prácticas en Python donde estudiemos herramientas como pep8, pylint y black. Las demás ideas también suenan muy bien. Gracias por la recomendación. :green_heart:

Btw, en este mismo curso más adelante también aprendemos a hacer ciertas automatizaciones con Docker para trabajar tanto con herramientas de Data Science como de Desarrollo Web. Igual se puede profundizar más, pero se módulo final te va a gustar. :D

Carlos Rodríguez

student•

Genial profe @juandc

MANUEL ALEJANDRO CHAVEZ CARDONA

student•

CODIGO CON COMENTARIOS PARA COPIAR Y PEGAR EN SU VSCODE

import utils
import read_csv
import charts
import pandas as pd

def run():
  
  #Código para generar el pie chart sin usar PANDAS
  '''
  data = read_csv.read_csv('data.csv')
  data = list(filter(lambda item : item['Continent'] == 'South America',data))

  countries = list(map(lambda x: x['Country'], data))
  percentages = list(map(lambda x: x['World Population Percentage'], data))
  charts.generate_pie_chart(countries, percentages)
  '''
  # #Código equivalente usando PANDAS
  
  # df(dataframe) 
  df = pd.read_csv("data.csv")  # Nos ahorramos el método creado read_csv.py
  df = df[df['Continent'] == 'South America']  
  # Equivalente a -> data = list(filter(lambda item : item['Continent'] == 'South America',data))
  countries = df['Country'].values
  # Equivalente a -> countries = list(map(lambda x: x['Country'], data))
  percentages = df['World Population Percentage'].values
  # Equivalente a -> percentages = list(map(lambda x: x['World Population Percentage'], data))
  charts.generate_pie_chart(countries, percentages)


  data = read_csv.read_csv('data.csv')
  country = input('Type Country => ')
  print(country)

  result = utils.population_by_country(data, country)

  if len(result) > 0:
    country = result[0]
    print(country)
    labels, values = utils.get_population(country)
    charts.generate_bar_chart(country['Country'], labels, values)

if __name__ == '__main__':
  run()

Nicolas Cardenas Camelo

student•

Gracias amigo, no se que le pasaba al mio que no me guardaba los graficos de barras, pero con el tuyo ya me guarda todo

Jose Alejandro Pantoja Giraldo

student•

Bueno aqui vamos, lento pero seguro jejeje

Diego Vergara

student•

Si les sale el siguiente error al guardar requirements

bash: requirements.txt: cannot overwrite existing file

usen el siguiente comando

pip freeze | tee requirements.txt

Jorge Miguel Diaz

student•

Gracias buen hombre!

Mauricio Bustos

student•

sabía que iba a encontrar la solución en los comentarios

Juan Betancur

student•

Usando ; pueden ejecutar comando de manera sincrónica, así podrán instalar un paquete y luego actualizarlo en el requirements.txt

 pip3 install pandas==1.4.0 ; pip3 freeze > requirements.txt

Pablo Alejandro Figueroa

student•

Hola! con ; si no se instala pandas igual se ejecuta el freeze con && se ejecutará el freeze solo si se instaló pandas

Hiram Jiménez

student•

Es importante comentar que desde vscode se recomienda seleccionar el ambiente virtual creado, de otra manera los métodos y funciones de pandas no los reconoce si se ejecuta desde el ide (aún cuando x bash si funciona).

Michael Nassee Buritica Ortega

student•

Tengo el inconveniente que no me aparece el entorno virtual ese del interpreter

Camilo Mejía

student•

Una buena práctica, o al menos para mí, es enumerar los dataframes por jerarquía, por ejemplo:

df = pd.read_csv('data.csv')
df2 = df[df['Continent'] == '<continente>']

Así sabes que el df2 es derivado del df.

Jhon Freddy Tavera Blandon

student•

Pandas es una biblioteca de Python que proporciona herramientas de análisis y manejo de datos de manera rápida y eficiente. La biblioteca está diseñada para hacer que sea fácil trabajar con datos tabulares y estructurados en Python. Algunas de las cosas que puedes hacer con pandas son:

Leer y escribir diferentes formatos de archivo de datos, como CSV, Excel, JSON y SQL.
Limpiar y preparar datos para el análisis.
Filtrar, agrupar y transformar datos de manera sencilla.
Calcular estadísticas y hacer gráficos para visualizar los datos.

Pandas es una herramienta muy útil para cualquiera que tenga que trabajar con datos en Python. Si estás interesado en el análisis de datos, es muy probable que encuentres la biblioteca pandas muy útil.

Ruddy Ramos

student•

Gracias por el aporte.

Luis Magallanes

student•

actualmente me encuentro trabajando con la version 3.11 de python y para las instalaciones no hace falta porner pip3, simplemente con pip install paquete lo hace.

Nicolas Alpargatero

student•

Ojalá hubiera explicado mejor la lógica de pandas. Intente usarla en la otra function y nada, ya será después cuando aprenda la librería

jhon velasque

student•

de que curso crearon eso de leer los archivos con lambda ?

Fernando Jesús Núñez Valdez

student•

Esta es la clase en específico y este es el Curso de Python Comprehensions, Funciones y Manejo de Errores!!

Eugenio Ramón Yennerich

student•

Hola. Me sale el siguiente error luego de instalar pandas: "Import 'pandas' could not be resolved from source ' Sin embargo, me sigue ejecutando el script con normalidad. Mi miedo es a la hora de empaquetar todo. Gracias!

Eugenio Ramón Yennerich

student•

SOLUCIONADO

iNSTALAR DE LA SIGUIENTE FORMA DENTRO DEL ENTORNO :

sudo pip3 install pandas

ivan irigoyen

student•

No puedo visualizar los gráficos ya que luego de escribir el país en el "Type country" me sale el error "KeyError: 'Country'" proveniente de la línea de código: def population_by_country(data, country): result = list(filter(lambda item: item["Country"] == country, data)) return result Ya chequie que en "Data.csv" la columna se llame así y no "Country/Territory". Si alguien me lo soluciona me haría muy feliz

Paola Alapizco

student•

Hola Ivan :D a mi me pasó lo mismo, lo que hice fue cambiar "Country" por "Country/Territory" como esta en el archivo .csv . Pero también puedes hacerlo al revez y cambiar el nombre de la columna en el .csv, de "Country/Territory" a solo "Country". . Con ambas alternativas funciona :D

Luis Cerén

student•

En algunos casos tratando de instalar los paquetes se me ha ido un "pip" a secas en vez del "pip3". De igual manera se ejecuta el comando. Alguien me podria explicar por que corren los dos y si hay alguna diferencia.

Leandro Tenjo

student•

Python tuvo un cambio grande de estructura entre la version 2 y la version 3. … La idea era que todos migrara a Python 3, pero pues no todos pueden hacer el cambio tan rápido. Entonces durante ese tiempo se usaba el comando python para referirse a la version 2 de python y python3 para la version 3. . Lo mismo pasaba con el comando pip y pip3 … Pero eso paso ya hace bastante tiempo. Incluso los sistemas operativos ya usan python por defecto. .

Puedes usar los comandos los siguientes comandos para verificar que binario usa cada uno.

which python
which pyhton3

. y los siguientes comandos para ver que version de python usa cada binario.

python3 -V
python -V

Probablemente ambos usen la misma version de python3; si es así, no te preocupes. .

Espero haberte dado un poco de luz. Cuanto más aprendes, más en control te sientes.

Nunca pares de aprender 💚

Pablo Alejandro Figueroa

student•

Mauricio Combariza

student•

Pandas!!!!

Una de las mejores librerias de python!!!

Andres Cervantes

student•

Mi fork del proyecto: https://github.com/Cervantes21/curso-python-pip

:D Saludos!! Regreso el follow

import utils
import read_csv
import charts
import pandas as pd

def run():
  
  #Código para generar el pie chart sin usar PANDAS
  '''
  data = read_csv.read_csv('data.csv')
  data = list(filter(lambda item : item['Continent'] == 'South America',data))

  countries = list(map(lambda x: x['Country'], data))
  percentages = list(map(lambda x: x['World Population Percentage'], data))
  charts.generate_pie_chart(countries, percentages)
  '''
  # #Código equivalente usando PANDAS
  
  # df(dataframe) 
  df = pd.read_csv("data.csv")  # Nos ahorramos el método creado read_csv.py
  df = df[df['Continent'] == 'South America']  
  # Equivalente a -> data = list(filter(lambda item : item['Continent'] == 'South America',data))
  countries = df['Country'].values
  # Equivalente a -> countries = list(map(lambda x: x['Country'], data))
  percentages = df['World Population Percentage'].values
  # Equivalente a -> percentages = list(map(lambda x: x['World Population Percentage'], data))
  charts.generate_pie_chart(countries, percentages)


  data = read_csv.read_csv('data.csv')
  country = input('Type Country => ')
  print(country)

  result = utils.population_by_country(data, country)

  if len(result) > 0:
    country = result[0]
    print(country)
    labels, values = utils.get_population(country)
    charts.generate_bar_chart(country['Country'], labels, values)

if __name__ == '__main__':
  run()

Pandas

Introducción

Python en tu propio entorno de desarrollo local

Instalación en Windows (WSL) y Linux

Instalación en Mac

Python con VSCode

Python con Git y GitHub

Flujo de trabajo en Python

PIP y Entornos Virtuales

¿Qué es pip?

Gráficas en Python con PIP

¿Qué es un ambiente virtual?

Usando entornos virtuales en Python

requirements.txt

Práctica

Solicitudes HTTP con Requests

Pandas

Python para Backend: web server con FastAPI

Python en contenedores de Docker

¿Qué es Docker?

Instalación de Docker en Windows, macOS y Ubuntu

Dockerizando scripts de Python

Docker para el día a día: automatizando la vinculación de archivos

Dockerizando web services

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