Introducción

Pandas es una poderosa biblioteca de manipulación de datos en Python que proporciona varias estructuras de datos, incluido DataFrame. Un DataFrame es una estructura de datos bidimensional etiquetada con columnas de tipos potencialmente diferentes. Es similar a una tabla en una base de datos relacional o una hoja de cálculo en Excel. En el análisis de datos, la creación de un DataFrame suele ser el primer paso para trabajar con datos. Este artículo explora 10 métodos para crear un Pandas DataFrame y analiza sus ventajas y desventajas.

Importancia del marco de datos de Pandas en el análisis de datos

Antes de profundizar en los métodos para crear un Pandas DataFrame, comprendamos la importancia de DataFrame en el análisis de datos. Un DataFrame nos permite almacenar y manipular datos de forma estructurada, facilitando la realización de diversas tareas de análisis de datos. Proporciona una manera conveniente de organizar, filtrar, ordenar y analizar datos. Con su rico conjunto de funciones y métodos, Pandas DataFrame se ha convertido en la herramienta de referencia para científicos y analistas de datos.

Métodos para crear un marco de datos de Pandas

Usando un diccionario

Un diccionario es una de las formas más sencillas de crear un DataFrame. En este método, cada par clave-valor en el diccionario representa una columna en el DataFrame, donde la clave es el nombre de la columna y el valor es una lista o matriz que contiene los valores de la columna. He aquí un ejemplo:

Código

import pandas as pd
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Michael'],
        'Age': [25, 28, 32],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

Usando una lista de listas

Otra forma de crear un DataFrame es mediante el uso de una lista de listas. En este método, cada lista interna representa una fila en el DataFrame y la lista externa contiene todas las filas. He aquí un ejemplo:

Código

import pandas as pd
data = [['John', 25, 'New York'],
        ['Emma', 28, 'London'],
        ['Michael', 32, 'Paris']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'City'])

Usar una lista de diccionarios

Otra forma de crear un DataFrame es mediante el uso de una lista de listas. En este método, cada lista interna representa una fila en el DataFrame y la lista externa contiene todas las filas. He aquí un ejemplo:

Código

import pandas as pd
data = [['John', 25, 'New York'],
        ['Emma', 28, 'London'],
        ['Michael', 32, 'Paris']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'City'])

Si bien este método es simple e intuitivo, es importante tener en cuenta que usar una lista de listas puede no ser el enfoque más eficiente en cuanto a memoria para conjuntos de datos grandes. La preocupación aquí está relacionada con la eficiencia de la memoria más que con una limitación absoluta en el tamaño del conjunto de datos. A medida que crece el conjunto de datos, la memoria necesaria para almacenar la lista de listas aumenta y puede volverse menos eficiente en comparación con otros métodos, especialmente cuando se trata de conjuntos de datos muy grandes.

Las consideraciones sobre la eficiencia de la memoria se vuelven más críticas cuando se trabaja con cantidades sustanciales de datos, y métodos alternativos como usar matrices NumPy o leer datos de archivos externos pueden ser más adecuados en esos casos.

Usando una matriz NumPy

Si tiene datos almacenados en una matriz NumPy, puede crear fácilmente un DataFrame a partir de ella. En este método, cada columna del DataFrame corresponde a una columna de la matriz. Es importante tener en cuenta que el siguiente ejemplo utiliza una matriz NumPy 2D, donde cada fila representa un registro y cada columna representa una característica.

Código

import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array([['John', 25, 'New York'],
                 ['Emma', 28, 'London'],
                 ['Michael', 32, 'Paris']])
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'City'])

En este ejemplo, los datos de la matriz son bidimensionales y cada matriz interna representa una fila en el DataFrame. El parámetro de columnas se utiliza para especificar los nombres de las columnas para el DataFrame.

Usando un archivo CSV

Pandas proporciona una función conveniente llamada `read_csv()` para leer datos de un archivo CSV y crear un DataFrame. Este método es útil cuando se almacena un conjunto de datos grande en un archivo CSV. He aquí un ejemplo:

Código

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

Usando archivos de Excel

Al igual que los archivos CSV, puede crear un DataFrame a partir de un archivo Excel usando la función `read_excel()`. Este método es útil cuando los datos se almacenan en varias hojas dentro de un archivo de Excel. He aquí un ejemplo:

Código

import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

Usando datos JSON

Si sus datos están en formato JSON, puede crear un DataFrame usando la función `read_json()`. Este método es particularmente útil cuando se trabaja con API web que devuelven datos en formato JSON. He aquí un ejemplo:

Código

import pandas as pd
df = pd.read_json('data.json')

Usando la base de datos SQL

Pandas proporciona una poderosa función llamada `read_sql()` que le permite crear un DataFrame ejecutando consultas SQL en una base de datos. Este método es útil cuando tiene datos almacenados en una base de datos relacional. He aquí un ejemplo:

Código

import pandas as pd
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('database.db')
query = 'SELECT * FROM table'
df = pd.read_sql(query, conn)

Revisa la documentación: pandas.DataFrame — documentación de pandas 2.2.0

Usando raspado web

Para extraer datos de un sitio web, puede utilizar técnicas de web scraping para crear un DataFrame. Puede utilizar bibliotecas como BeautifulSoup o Scrapy para extraer los datos y luego convertirlos en un DataFrame. He aquí un ejemplo:

Código

import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Scrape the data and store it in a list or dictionary
df = pd.DataFrame(data)

También puede leer: ¡La guía definitiva de Pandas para la ciencia de datos!

Usando llamadas API

Por último, puede crear un DataFrame realizando llamadas API para recuperar datos de servicios web. Puede utilizar bibliotecas como request o urllib para realizar solicitudes HTTP y recuperar los datos en formato JSON. Luego, puede convertir los datos JSON en un DataFrame. He aquí un ejemplo:

Código

import pandas as pd
import requests
url = 'https://api.example.com/data'
response = requests.get(url)
data = response.json()
df = pd.DataFrame(data)

Comparación de diferentes métodos

Ahora que hemos explorado varios métodos para crear un Pandas DataFrame, comparémoslos en función de sus ventajas y desventajas.

También puede leer: Una guía sencilla para las operaciones del marco de datos de Pandas

Conclusión

En este artículo, exploramos diferentes métodos para crear un Pandas DataFrame. Discutimos varias técnicas, incluido el uso de diccionarios, listas, matrices NumPy, archivos CSV, archivos Excel, datos JSON, bases de datos SQL, web scraping y llamadas API. Cada método tiene sus pros y sus contras, y la elección depende de los requisitos y limitaciones específicos de la tarea de análisis de datos. Además, aprendimos sobre técnicas adicionales proporcionadas por Pandas, como las funciones read_csv(), read_excel(), read_json(), read_sql() y read_html(). Al comprender estos métodos y técnicas, podrá crear y manipular DataFrames en Pandas de manera efectiva para sus proyectos de análisis de datos.

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/ways-to-create-pandas-dataframe/