Pandas

 Libreria Pandas para analisis de datos con Python.

import pandas as pd

import numpy as np

# Series

etiquetas = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

datos = np.arange(4, 9)

serie = pd.Series(datos, index=etiquetas)

print(serie)

# acceder valor

print(serie['c'])

# datos distinto tipo

datos = ['Jose', 49, 'Mar', 46]

serie = pd.Series(datos)

print(serie)

# datos directos

serie = pd.Series([1000, 500, 1200, 700], ['Emp01', 'Emp02', 'Emp03', 'Emp04'])

print(serie)

# operacion suma

serie1 = pd.Series([1000, 500, 1200, 700], [

                   'Emp01', 'Emp02', 'Emp03', 'Emp04'])

print(serie1)

serie2 = pd.Series([1050, 1500, 2200, 900], [

                   'Emp01', 'Emp02', 'Emp03', 'Emp04'])

print(serie2)

serie3 = serie1 + serie2

print(serie3)

# dataframes

filas = ['tienda1', 'tienda2', 'tienda3', 'tienda4']

columnas = ['articulo1', 'articulo2', 'articulo3']

datos = [[np.nan, 100, 200], [np.nan, 100, 300],

         [300, np.nan, 400], [400, 100, 500]]

dataframe = pd.DataFrame(datos, index=filas, columns=columnas)

print(dataframe)

# seleccion fila

print(dataframe.loc['tienda2'])

print(dataframe.loc[['tienda2', 'tienda3']])

# seleccion columna

print(dataframe['articulo3'])

# valor concreto

print(dataframe.loc['tienda2', 'articulo3'])

# nueva columna

dataframe['articulo4'] = 25

print(dataframe)

dataframe['total'] = dataframe['articulo1']+dataframe['articulo2'] + \

    dataframe['articulo3']+dataframe['articulo4']

print(dataframe)

# eliminar columna

#dataframe = dataframe.drop(['total'], axis=1)

print(dataframe.drop(['total'], axis=1, inplace=True))

print(dataframe)

condicion = dataframe > 200

print(dataframe[condicion])

condicion = (dataframe['articulo1'] >= 200) | (dataframe['articulo2'] >= 100)

print(dataframe[condicion])

nuevaColumna = '1 2 3 4'.split()

dataframe['indices'] = nuevaColumna

print(dataframe)

dataframe = dataframe.set_index('indices')

print(dataframe)

#dataframe.dropna(axis=1, inplace=True)

#dataframe.fillna(value=90, inplace=True)

media = dataframe.mean()

print(f"La media es igual a {media}")

dataframe.fillna(value=media, inplace=True)

print(dataframe)

# union de dataframes

data1 = dataframe.copy()

data2 = dataframe.copy()

print(data1)

print(data2)

dataTotal = pd.concat([data1, data2])

print(dataTotal)

print(dataTotal['articulo3'].unique())

print(dataTotal['articulo3'].value_counts())

dataTotal = dataTotal.apply(lambda x: x*3)

print(dataTotal)

print(dataTotal.columns)

print(dataTotal.index)

print(dataTotal.sort_values(['articulo3']))

print(dataTotal.describe())

# dataTotal.to_csv('dataTotal.csv')

dataframe = pd.read_csv('dataTotal.csv', index_col=0)

print(dataframe)