Data Science N003 - DataFrame con Diccionarios

in Develop Spanish3 years ago (edited)

Cordiales Saludos

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Los DataFrame

Los DataFrame son estructuras de datos mostrados como una matriz, con columnas y filas. Esta estructura es muy común y aprenderemos varios conceptos con ellas. En esta publicación veremos los DataFrame con diccionarios y su estructura básica.

Para los ejercicios de hoy trabajaremos con la tabla de los primeros 10 jugadores de la 7ma temporada del Torneo de Ajedrez, que organiza el amigo @stayoutoftherz en la Plataforma de HIVE.



Tabla 1
Tabla final 7ma Temporada Hivechess Tournament
003_pandas_tabla01.png
Fuente


Data Frame con Diccionarios

El equivalente a la tabla mostrada (tabla 1) en Excel es el diccionario jugadores

jugadores = {
    "Rank": [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],
    "Hive_name":["@jaki01","@stayoutoftherz","@sawko","@eniolw","@petreius","@lighteye","@rodrook","@kreur","@maverieux000","@schamangerbert"],
    "Lichess_name": ["jaki01","stayoutoftherz","CM sawkito","eniolw","petreius","lighteye","rodrook","Kreur","Keylix","HerbyW"],
    "Rating":[2420,2040,2494,2417,1977,1718,1482,2063,2086,1793],
    "Rounds_played":[8,8,5,4,6,8,8,4,5,5],
    "Points":[70,54,40,28,28,26,20,19,19,19]
}

.

003_pandas_dicionarios.png

Con la siguiente instrucción creamos el DataFreme (imagen A)

df = pd.DataFrame(jugadores)
df

Imagen A
003_pandas_DF1.png

Podemos notar que las "Claves" del diccionario, son las columnas del DataFrame.

Hacer que el Index comience en 1

df = pd.DataFrame(jugadores,index= ["1","2","3","4","5","6","7","8","9","10"])
df

003_pandas_indexen1.png

Cómo acceder a una columna

003_pandas_columnas.png

Puedes seleccionar mas de una columna para mostrar

003_pandas_columnas2.png

Puedes seleccionar una fila, es decir un registro

003_pandas_fila1.png

Puedes seleccionar varios registros

003_pandas_fila2.png

Para seleccionar datos por medio de índice y columna(loc)

003_pandas_indece y columna.png

Para seleccionar datos por medio de su posición(iloc)

003_pandas_posicion.png

Todo lo tratado en esta publicación está en este JupyterNotebook


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Rafael Aquino