Filtrado y Join de Datos Olímpicos en Pandas

¿Cómo eliminar medallas no deseadas de un DataFrame?

Si trabajas con datos de resultados olímpicos, es vital poder filtrar las medallas que no necesitas en tu análisis, centrándote solo en los resultados de oro, plata y bronce. Para esto, puedes lograr una limpieza eficiente del DataFrame que contiene esta información, eliminando las filas con valores que no sean medallas ganadas.

resultado_df = resultado_df[resultado_df['medalla'].notnull()]

Este fragmento de código te ayudará a deshacerte de las entradas no deseadas, manteniendo únicamente las medallas relevantes.

¿Cómo realizar un Join de DataFrames en Python?

El siguiente paso recae en cruzar, o "realizar un Join", entre diferentes DataFrames para obtener información más completa y detallada. Comienza con los DataFrames de deportistas olímpicos y resultados.

• Join con deportistas olímpicos: Cruza los DataFrames deportista_olimpico_df y resultado_df usando la clave deportista_id.

merged_df = pd.merge(resultado_df, deportista_olimpico_df, on="deportista_id", how='left')

No olvides especificar el tipo de Join, en este caso un left join, para asegurarte de que el DataFrame de resultados contenga toda la información relevante.

• Join con países: A continuación, cruza el DataFrame resultante con el de países. Compara la columna equipo_id con id de países.

merged_df = pd.merge(merged_df, paises_df, left_on="equipo_id", right_on="id", how='left')

Este left join te proporciona un resultado completo, integrando datos de los atletas y los países que representan.

¿Cómo seleccionar columnas específicas y ordenar resultados?

A la hora de trabajar con grandes volúmenes de datos, tener la capacidad de filtrar solo las columnas relevantes es esencial para mantener el análisis claro y manejable. Al mismo tiempo, la organización y el orden influyen en la comprensión de la información.

Selección de columnas

Es común que solo desees visualizar ciertas partes del DataFrame final. Esto se hace seleccionando las columnas específicas que consideras cruciales, como medalla, equipo y sigla.

final_df = merged_df[['medalla', 'equipo', 'sigla']]

Esta línea te mostrará únicamente las columnas esenciales para tu análisis, facilitando así su interpretación.

Ordenación de los resultados

Puedes aplicar un orden específico a tu DataFrame para clarificar aún más los datos. Por ejemplo, ordenar por la columna de sigla.

final_df.sort_values(by='sigla', ascending=True, inplace=True)

Con este comando, los resultados se muestran organizados alfabéticamente según sus siglas, pero puedes cambiar el orden a descendente si lo necesitas.

¡Y ahí lo tienes! Una potente y flexible manera de manejar grandes conjuntos de datos en Python usando los Joins y filtrados adecuados. Sigue practicando y analizando tus resultados para pulir tus habilidades. Cada consulta es un paso hacia la maestría. No dudes en compartir tus dudas o hallazgos. ¡A aprender se ha dicho!