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DataFrames en Pandas

Un DataFrame es una tabla bidimensional: filas con índice y columnas con nombre. Es la estructura central de Pandas para análisis de datos.

Esta lección introduce una librería o módulo usado en ciencia de datos con Python. Instálalo con pip en local; en el editor de The Data Schools muchas ya vienen precargadas.

Importa, ejecuta el ejemplo mínimo y solo después pasa a casos más complejos.

En esta lección verás concepto de Python de forma clara, con explicación paso a paso y ejemplos que puedes ejecutar en el editor de Python de The Data Schools.

Crear un DataFrame

La forma más común: diccionario donde cada clave es una columna.

    import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'nombre': ['Ana', 'Luis', 'Eva'],
    'edad': [28, 35, 22],
    'ciudad': ['Madrid', 'Barcelona', 'Valencia']
})
print(df)

  

Explorar el DataFrame

head() — primeras filas.

info() — tipos y nulos.

describe() — estadísticas numéricas.

    import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ventas': [100, 150, 80, 200], 'region': ['N', 'S', 'N', 'S']})
print(df.head(2))
print(df.describe())

  

Seleccionar columnas y filas

Columna: df['nombre'] o df.nombre.

Varias columnas: df[['a', 'b']].

    import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4], 'c': [5, 6]})
print(df['a'])
print(df[['a', 'c']])

  

Resumen

<ul class="list-container"><li>DataFrame = tabla con filas y columnas.

Errores frecuentes

Olvidar la indentación correcta en bloques if, for o def.

Confundir <code class="code-command">=</code> (asignación) con <code class="code-command">==</code> (comparación).

No importar un módulo antes de usarlo (por ejemplo, olvidar <code class="code-command">import math</code>).

Resumen

<ul class="list-container"><li>Has practicado DataFrames en Pandas con código ejecutable.