Estructuras de datos en Pandas

Lección 2 de 19 del curso Análisis con Pandas de Coddy.

Pandas utiliza dos tipos de estructuras de datos: series y dataframes.

Una serie en Pandas es como un array unidimensional que contiene cualquier tipo de datos. Por ejemplo, una serie podría ser una lista de enteros [4, 3, 8, 5].
Un dataframe es una estructura de datos bidimensional, como una tabla con filas y columnas. Imagine una hoja de cálculo o una tabla SQL. Por ejemplo, un DataFrame podría ser una colección de series (columnas) como name, age, y height.

Sentirse cómodo con Series y DataFrame le ayudará a sacar el máximo partido de Pandas.

Para crear una serie utilice lo siguiente:

import pandas as pd
temp = pd.Series([1, 2, ,3])

Cada columna en un dataframe es un objeto series.

Para convertir un diccionario en un dataframe, debe estar en el formato correcto:

data = [{"col1": 22000,'col2': 1500.0},
        {"col1": 25000,'col2': 3000.0},
        {"col1": 23000,'col2': 2500.0}]
df = pd.DataFrame(data)

También existen otros formatos que son válidos.

Desafío

Fácil

Crea una función llamada dataframe_creator que reciba datos, cree un dataframe a partir de los datos y, finalmente, imprima el dataframe.

Para imprimir un dataframe, escribe: print(df).

Pruébalo tú mismo

import pandas as pd
def dataframe_creator(data):
    # Escribe el código aquí

Todas las lecciones de Análisis con Pandas

1Introducción

4Análisis de datos con Pandas

2Trabajando con el DataFrame

5Desafíos

3Manipulación de datos con Pandas