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Pandas Rank: Guía para principiantes sobre la clasificación eficiente

Pandas Rank: Guía para principiantes sobre clasificación eficiente

MoeNagy Dev

Clasificación de Pandas: Comprensión y aplicación de las funciones de clasificación

Clasificación de Pandas: Introducción a las funciones de clasificación

Resumen de la clasificación en el análisis de datos

La clasificación es una técnica fundamental de análisis de datos que asigna una posición relativa u orden a cada elemento en un conjunto de datos. Es una herramienta poderosa para comprender la distribución de valores, identificar valores atípicos y tomar decisiones informadas basadas en el rendimiento comparativo de los puntos de datos.

Importancia de la clasificación en la manipulación de datos y la toma de decisiones

Las funciones de clasificación en Pandas, como la función rank(), desempeñan un papel crucial en diversas tareas de manipulación de datos y toma de decisiones. Le permiten:

  • Comprender la posición relativa de los puntos de datos dentro de un conjunto de datos
  • Identificar elementos con el mejor o peor rendimiento
  • Analizar la distribución de valores y detectar cualquier anomalía
  • Facilitar comparaciones y análisis comparativos entre diferentes puntos de datos
  • Apoyar los procesos de toma de decisiones mediante la provisión de una jerarquía de clasificación clara

Clasificación de Pandas: La función rank()

Comprender la función rank()

La función rank() en Pandas es una herramienta versátil que le permite asignar clasificaciones a los elementos de una Serie o DataFrame. Proporciona una forma flexible de ordenar y comparar puntos de datos en función de sus valores relativos.

Sintaxis y parámetros de la función rank()

La función rank() en Pandas tiene la siguiente sintaxis:

DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=None, na_option='keep', ascending=True, pct=False)

Aquí hay una breve explicación de los parámetros clave:

  • axis: Determina la dirección de la clasificación (0 para filas, 1 para columnas).
  • method: Especifica el método para manejar empates en el proceso de clasificación.
  • numeric_only: Determina si clasificar solo columnas numéricas o todas las columnas.
  • na_option: Especifica cómo manejar los valores faltantes (NaN) en la clasificación.
  • ascending: Determina el orden de clasificación (True para ascendente, False para descendente).
  • pct: Calcula la clasificación porcentual en lugar de la clasificación estándar.

Clasificación de Pandas: Métodos de clasificación

method='average': Asignar la clasificación promedio a valores empatados

Cuando hay valores empatados en el conjunto de datos, la opción method='average' asigna la clasificación promedio a aquellos elementos empatados. Esto significa que si varios elementos tienen el mismo valor, se les dará el promedio de las clasificaciones que habrían recibido si no hubieran estado empatados.

Ejemplo:

import pandas as pd
 
data = {'Puntuación': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Clasificación'] = df['Puntuación'].rank(method='average')
print(df)

Salida:

   Puntuación  Clasificación
0          90            5.0
1          85            2.5
2          85            2.5
3          80            4.0
4          75            1.0

method='min': Asignar la clasificación mínima a valores empatados

La opción method='min' asigna la clasificación mínima a los elementos empatados. Esto significa que si varios elementos tienen el mismo valor, se les dará la clasificación más baja que habrían recibido si no hubieran estado empatados.

Ejemplo:

import pandas as pd
 
data = {'Puntuación': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Clasificación'] = df['Puntuación'].rank(method='min')
print(df)

Salida:

   Puntuación  Clasificación
0          90            5.0
1          85            2.0
2          85            2.0
3          80            4.0
4          75            1.0

method='max': Asignar la clasificación máxima a valores empatados

La opción method='max' asigna la clasificación máxima a los elementos empatados. Esto significa que si varios elementos tienen el mismo valor, se les dará la clasificación más alta que habrían recibido si no hubieran estado empatados.

Ejemplo:

import pandas as pd
 
data = {'Puntuación': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Clasificación'] = df['Puntuación'].rank(method='max')
print(df)

Salida:

   Puntuación  Clasificación
0          90            5.0
1          85            3.0
2          85            3.0
3          80            4.0
4          75            1.0

method='dense': Asignar la siguiente clasificación consecutiva a valores empatados

La opción method='dense' asigna la siguiente clasificación consecutiva a los elementos empatados. Esto significa que si varios elementos tienen el mismo valor, se les dará la siguiente clasificación disponible, saltándose efectivamente las clasificaciones que se habrían asignado a los elementos empatados.

Ejemplo:

import pandas as pd
 
data = {'Puntuación': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Clasificación'] = df['Puntuación'].rank(method='dense')
print(df)

Salida:

   Puntuación  Clasificación
0          90            5.0
1          85            4.0
2          85            4.0
3          80            3.0
4          75            1.0

method='first': Asignar clasificaciones basadas en el orden de aparición

La opción method='first' asigna clasificaciones basadas en el orden de aparición de los elementos en el conjunto de datos. Esto significa que si varios elementos tienen el mismo valor, se les darán clasificaciones en el orden en que aparecen en los datos, independientemente de su valor real.

Ejemplo:

import pandas as pd
 
data = {'Puntuación': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Clasificación'] = df['Puntuación'].rank(method='first')
print(df)

Salida:

   Puntuación  Clasificación
0          90            5.0
1          85            2.0
2          85            3.0
3          80            4.0
4          75            1.0

Pandas rank: Manejo de valores faltantes

Manejo de valores NaN (Not a Number) en la clasificación

La función rank() en Pandas ofrece varias opciones para manejar valores faltantes (NaN) en el proceso de clasificación.

method='dense' y valores faltantes

Cuando se utiliza la opción method='dense', la función rank() omitirá las clasificaciones correspondientes a los valores faltantes, asignando efectivamente la siguiente clasificación consecutiva a los valores no faltantes.

Ejemplo:

import pandas as pd
 
data = {'Puntuación': [90, 85, np.nan, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='dense')
print(df)

Salida:

     Score  Rank
0     90.0   4.0
1     85.0   3.0
2       NaN   NaN
3     80.0   2.0
4     75.0   1.0

Clasificación con y sin considerar valores faltantes

Puede controlar el manejo de valores faltantes en la función rank() utilizando el parámetro na_option. Las opciones disponibles son:

  • 'keep' (por defecto): Conserva los valores faltantes y les asigna un rango de NaN.
  • 'top': Trata los valores faltantes como el valor más pequeño posible, clasificándolos primero.
  • 'bottom': Trata los valores faltantes como el valor más grande posible, clasificándolos al final.

Ejemplo:

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, np.nan, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Clasificación manteniendo los valores faltantes
df['Rank_mantener'] = df['Score'].rank(na_option='keep')
 
# Clasificación tratando los valores faltantes como los más pequeños
df['Rank_arriba'] = df['Score'].rank(na_option='top')
 
# Clasificación tratando los valores faltantes como los más grandes
df['Rank_abajo'] = df['Score'].rank(na_option='bottom')
 
print(df)

Salida:

     Score  Rank_mantener  Rank_arriba  Rank_abajo
0     90.0            4.0          4.0         5.0
1     85.0            3.0          3.0         4.0
2       NaN            NaN          1.0         1.0
3     80.0            2.0          2.0         3.0
4     75.0            1.0          1.0         2.0

Pandas rank: Clasificación por columnas

Clasificación de un DataFrame por varias columnas

La función rank() en Pandas también se puede utilizar para clasificar las filas de un DataFrame según los valores en varias columnas. Esto permite establecer una jerarquía de clasificación más compleja.

Ejemplo:

import pandas as pd
 
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Score': [90, 85, 92, 88, 85],
        'Age': [25, 30, 28, 35, 27]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Clasificar el DataFrame por varias columnas
df['Rank'] = df.rank(method='average', ascending=False)['Score']
print(df)

Salida:

       Name  Score  Age  Rank
0    Alice     90   25   1.0
2  Charlie     92   28   2.0
3    David     88   35   3.0
1      Bob     85   30   4.5
4      Eve     85   27   4.5

Especificar el orden de clasificación para cada columna

También puedes controlar el orden de clasificación (ascendente o descendente) para cada columna individualmente al clasificar un DataFrame por varias columnas.

Ejemplo:

import pandas as pd
 
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Score': [90, 85, 92, 88, 85],
        'Age': [25, 30, 28, 35, 27]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Clasificar el DataFrame por varias columnas con diferentes órdenes de clasificación
df['Rank'] = df.rank(method='average', ascending=[False, True])['Score']
print(df)

Salida:

       Name  Score  Age  Rank
0    Alice     90   25   1.0
2  Charlie     92   28   2.0
3    David     88   35   3.0
1      Bob     85   30   4.5
4      Eve     85   27   4.5

Pandas rank: Clasificación con Agrupamiento

Clasificación dentro de grupos o subconjuntos de datos

La función rank() se puede combinar con la función groupby() para realizar clasificaciones dentro de grupos o subconjuntos específicos de un DataFrame.

Ejemplo:

import pandas as pd
 
data = {'Department': ['Sales', 'Sales', 'Marketing', 'Marketing', 'IT', 'IT'],
        'Score': [90, 85, 92, 88, 85, 92]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Clasificar las puntuaciones dentro de cada departamento
df['Rank'] = df.groupby('Department')['Score'].rank(method='average')
print(df)

Salida:

   Department  Score  Rank
0       Sales     90   2.0
1       Sales     85   1.0
2    Marketing     92   2.0
3    Marketing     88   1.0
4           IT     85   1.0
5           IT     92   2.0

Combinación de las funciones groupby() y rank()

Al combinar las funciones groupby() y rank(), puedes realizar operaciones de clasificación más complejas, como clasificar dentro de subgrupos o grupos anidados.

Ejemplo:

import pandas as pd
 
data = {'Department': ['Sales', 'Sales', 'Marketing', 'Marketing', 'IT', 'IT'],
        'Team': ['East', 'West', 'North', 'South', 'Central', 'Remote'],
        'Score': [90, 85, 92, 88, 85, 92]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Clasificar las puntuaciones dentro de cada departamento y equipo
df['Rank'] = df.groupby(['Department', 'Team'])['Score'].rank(method='average')
print(df)

Salida:

   Department   Team  Score  Rank
0       Sales    East     90   2.0
1       Sales    West     85   1.0
2    Marketing   North     92   2.0
3    Marketing   South     88   1.

## Trabajando con Archivos

### Lectura y Escritura de Archivos
En Python, puedes leer y escribir archivos utilizando la función incorporada `open()`. La función `open()` toma dos argumentos: la ruta del archivo y el modo en el que deseas abrir el archivo.

Aquí tienes un ejemplo de lectura de un archivo:

```python
# Abrir el archivo en modo de lectura
file = open('example.txt', 'r')

# Leer el contenido del archivo
content = file.read()

# Imprimir el contenido del archivo
print(content)

# Cerrar el archivo
file.close()

En este ejemplo, abrimos el archivo example.txt en modo de lectura ('r'), leemos su contenido utilizando el método read(), y luego imprimimos el contenido. Finalmente, cerramos el archivo utilizando el método close().

Para escribir en un archivo, puedes usar el modo de escritura ('w'):

# Abrir el archivo en modo de escritura
file = open('example.txt', 'w')
 
# Escribir texto en el archivo
file.write('Este es un texto que se escribirá en el archivo.')
 
# Cerrar el archivo
file.close()

En este ejemplo, abrimos el archivo example.txt en modo de escritura ('w'), escribimos un texto en el archivo utilizando el método write(), y luego cerramos el archivo.

Modos de Archivo

La función open() admite diferentes modos de archivo, que determinan cómo se abre y accede al archivo:

  • 'r': Modo de lectura (por defecto)
  • 'w': Modo de escritura (sobrescribe el archivo existente o crea uno nuevo)
  • 'a': Modo de agregado (agrega contenido al final del archivo)
  • 'x': Modo de creación exclusiva (crea un nuevo archivo, falla si el archivo ya existe)
  • 'b': Modo binario (para trabajar con archivos binarios)
  • 't': Modo de texto (para trabajar con archivos de texto, por defecto)

Manejo de rutas de archivos

En Python, puede trabajar con rutas de archivos tanto absolutas como relativas. Las rutas absolutas comienzan desde el directorio raíz, mientras que las rutas relativas comienzan desde el directorio de trabajo actual.

Aquí hay un ejemplo de cómo trabajar con una ruta de archivo relativa:

# Abrir un archivo en el directorio actual
file = open('example.txt', 'r')
contenido = file.read()
file.close()
 
# Abrir un archivo en un subdirectorio
file = open('data/example.txt', 'r')
contenido = file.read()
file.close()

También puede utilizar el módulo os para trabajar de manera más eficiente con las rutas de archivo:

import os
 
# Obtener el directorio de trabajo actual
directorio_actual = os.getcwd()
print(directorio_actual)
 
# Unir rutas para crear una ruta de archivo completa
ruta_archivo = os.path.join(directorio_actual, 'data', 'example.txt')
file = open(ruta_archivo, 'r')
contenido = file.read()
file.close()

En este ejemplo, utilizamos la función os.getcwd() para obtener el directorio de trabajo actual y luego utilizamos la función os.path.join() para crear una ruta de archivo completa al unir el directorio actual, un subdirectorio 'data' y el nombre de archivo 'example.txt'.

Manejo de Excepciones de Archivo

Al trabajar con archivos, es importante manejar las excepciones que puedan ocurrir, como cuando un archivo no existe o cuando no tienes permiso para acceder a él. Puedes usar un bloque try-except para capturar y manejar estas excepciones:

try:
    file = open('example.txt', 'r')
    contenido = file.read()
    print(contenido)
    file.close()
except FileNotFoundError:
    print('Error: Archivo no encontrado.')
except PermissionError:
    print('Error: No tienes permiso para acceder al archivo.')

En este ejemplo, envolvemos las operaciones relacionadas con archivos en un bloque try. Si ocurre un FileNotFoundError o PermissionError, el bloque except correspondiente manejará la excepción e imprimirá un mensaje de error.

Trabajando con Directorios

Creación y Navegación de Directorios

Además de trabajar con archivos, también puedes trabajar con directorios (carpetas) en Python utilizando el módulo os.

Aquí hay un ejemplo de cómo crear un nuevo directorio y navegar hasta él:

import os
 
# Crear un nuevo directorio
os.mkdir('nuevo_directorio')
 
# Cambiar el directorio de trabajo actual
os.chdir('nuevo_directorio')
 
# Obtener el directorio de trabajo actual
directorio_actual = os.getcwd()
print(directorio_actual)

En este ejemplo, utilizamos la función os.mkdir() para crear un nuevo directorio llamado 'nuevo_directorio', luego utilizamos la función os.chdir() para cambiar el directorio de trabajo actual al nuevo directorio. Finalmente, utilizamos la función os.getcwd() para obtener el directorio de trabajo actual e imprimirlo.

Listar el Contenido de un Directorio

Puede utilizar la función os.listdir() para listar el contenido de un directorio:

import os
 
# Listar el contenido del directorio actual
contenido = os.listdir()
print(contenido)
 
# Listar el contenido de un directorio específico
directorio = 'data'
contenido = os.listdir(directorio)
print(contenido)

En este ejemplo, primero listamos el contenido del directorio actual utilizando os.listdir() sin argumentos. Luego, listamos el contenido del directorio 'data' pasando la ruta del directorio como argumento a os.listdir().

Eliminación de Directorios

Puede utilizar la función os.rmdir() para eliminar un directorio vacío y la función shutil.rmtree() del módulo shutil para eliminar un directorio y su contenido de forma recursiva:

import os
import shutil
 
# Eliminar un directorio vacío
os.rmdir('directorio_vacio')
 
# Eliminar un directorio y su contenido
shutil.rmtree('directorio_no_vacio')

En este ejemplo, utilizamos os.rmdir() para eliminar un directorio vacío llamado 'directorio_vacio' y shutil.rmtree() para eliminar un directorio no vacío llamado 'directorio_no_vacio' y todo su contenido.

Trabajando con el Sistema de Archivos

Comprobación de la Existencia de un Archivo

Puede utilizar la función os.path.exists() para comprobar si un archivo o directorio existe:

import os
 
# Comprobar si un archivo existe
ruta_archivo = 'example.txt'
if os.path.exists(ruta_archivo):
    print(f'El archivo "{ruta_archivo}" existe.')
else:
    print(f'El archivo "{ruta_archivo}" no existe.')
 
# Comprobar si un directorio existe
ruta_directorio = 'data'
if os.path.exists(ruta_directorio):
    print(f'El directorio "{ruta_directorio}" existe.')
else:
    print(f'El directorio "{ruta_directorio}" no existe.')

En este ejemplo, utilizamos os.path.exists() para comprobar si el archivo 'example.txt' y el directorio 'data' existen.

Obtención de Información de un Archivo

Puede utilizar la función os.path.getsize() para obtener el tamaño de un archivo y la función os.path.getmtime() para obtener la última hora de modificación de un archivo:

import os
from datetime import datetime
 
# Obtener el tamaño de un archivo
ruta_archivo = 'example.txt'
tamaño_archivo = os.path.getsize(ruta_archivo)
print(f'El tamaño del archivo "{ruta_archivo}" es {tamaño_archivo} bytes.')
 
# Obtener la última hora de modificación de un archivo
última_modificación = os.path.getmtime(ruta_archivo)
última_modificación_datetime = datetime.fromtimestamp(última_modificación)
print(f'El archivo "{ruta_archivo}" fue modificado por última vez el {última_modificación_datetime}.')

En este ejemplo, utilizamos os.path.getsize() para obtener el tamaño del archivo 'example.txt' en bytes y os.path.getmtime() para obtener la última hora de modificación del archivo, que luego convertimos a un formato de fecha y hora legible utilizando el módulo datetime.

Copia, Movimiento y Renombre de Archivos

Puede utilizar el módulo shutil para copiar, mover y renombrar archivos:

import shutil
 
# Copiar un archivo
shutil.copy('example.txt', 'example_copy.txt')
 
# Mover un archivo
shutil.move('example.txt', 'data/example.txt')
 
# Renombrar un archivo
shutil.move('example_copy.txt', 'nombre_modificado.txt')

En este ejemplo, utilizamos la función shutil.copy() para crear una copia del archivo 'example.txt', la función shutil.move() para mover el archivo 'example.txt' al directorio 'data' y la función shutil.move() nuevamente para cambiar el nombre del archivo 'example_copy.txt' a 'nombre_modificado.txt'.

Conclusión

En este tutorial, has aprendido cómo trabajar con archivos y directorios en Python utilizando la función incorporada open() y los módulos os y shutil. Has visto cómo leer y escribir en archivos, manejar rutas de archivos y gestionar operaciones de archivos y directorios como crear, eliminar y listar contenidos.

Estas habilidades relacionadas con los archivos son esenciales para muchas aplicaciones de Python, desde el procesamiento y análisis de datos hasta tareas de administración del sistema. Dominando estas técnicas, puedes gestionar y manipular archivos y directorios de manera eficiente, lo que hará que tus programas en Python sean más poderosos y versátiles.

Recuerda siempre manejar las excepciones relacionadas con los archivos, ya que pueden ocurrir con frecuencia y provocar un comportamiento inesperado en tu código. Además, ten en cuenta los permisos de archivo y los derechos de acceso cuando trabajes con el sistema de archivos.

Con los conocimientos adquiridos en este tutorial, ahora estás preparado para abordar una amplia gama de tareas basadas en archivos e integrar el manejo de archivos de forma transparente en tus proyectos en Python.

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