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Pandas Where: Dominando la herramienta de filtro poderosa

Pandas Where: Dominando la Herramienta de Filtro Poderosa

MoeNagy Dev

Los Fundamentos de Pandas Where

Comprendiendo el propósito y la funcionalidad del método where() de Pandas

El método where() en la biblioteca Pandas es una herramienta poderosa para el filtrado y la selección condicional de datos. Te permite crear un nuevo DataFrame o Serie aplicando una condición booleana a uno existente, preservando la estructura y forma original de los datos.

La sintaxis básica del método where() es la siguiente:

df.where(condición, other=None, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False)

Aquí, condición es una expresión booleana que determina qué elementos del DataFrame o Serie deben ser retenidos. El parámetro other especifica el valor que se utilizará en lugar de los elementos que no cumplen la condición.

Reconociendo la importancia del filtrado condicional en el análisis de datos

El filtrado condicional es una operación fundamental en el análisis de datos, ya que te permite enfocarte en subconjuntos específicos de tus datos que son relevantes para tu análisis. Esto es especialmente útil cuando trabajas con conjuntos de datos grandes o complejos, donde necesitas identificar y extraer rápidamente la información que es más importante para tu investigación u objetivos empresariales.

Al dominar el método where() en Pandas, puedes desbloquear capacidades poderosas de manipulación de datos, lo que te permite:

  • Identificar valores atípicos o anomalías en tus datos
  • Filtrar datos basados en criterios específicos, como rangos de fechas o ubicaciones geográficas
  • Realizar cálculos o transformaciones condicionales en tus datos
  • Combinar múltiples condiciones para refinar la selección de datos
  • Integrar la lógica condicional en tus flujos de trabajo de procesamiento de datos

Comprender y utilizar de manera efectiva el método where() es una habilidad crucial para cualquier analista de datos o científico de datos que trabaje con Pandas.

Aplicando Pandas Where a Datos Numéricos

Filtrar filas basadas en condiciones numéricas

Comencemos explorando cómo utilizar el método where() para filtrar filas en un DataFrame en función de condiciones numéricas. Supongamos que tenemos un DataFrame df con los siguientes datos:

   edad  ingreso
0   25     50000
1   32     65000
2   41     75000
3   28     45000
4   35     60000

Para seleccionar solo las filas donde la edad es mayor que 30, podemos usar el siguiente código:

df_mayores = df.where(df['edad'] > 30)
df_mayores

Esto nos dará un nuevo DataFrame df_mayores con los siguientes datos:

   edad  ingreso
1   32.0   65000
2   41.0   75000
4   35.0   60000

Observa que las filas donde la condición df['edad'] > 30 no se cumple han sido reemplazadas por valores NaN.

Combinar múltiples condiciones usando operadores lógicos (y, o, no)

También puedes combinar múltiples condiciones usando operadores lógicos como and, or y not. Por ejemplo, para seleccionar las filas donde la edad está entre 30 y 40 (incluyendo ambos extremos), puedes usar el siguiente código:

df_edad_media = df.where((df['edad'] >= 30) & (df['edad'] <= 40))
df_edad_media

Esto nos dará un nuevo DataFrame df_edad_media con los siguientes datos:

   edad  ingreso
1   32.0   65000
4   35.0   60000

Manejo de valores faltantes con pandas where()

El método where() también puede ser útil para manejar valores faltantes en tus datos. Si deseas reemplazar los valores NaN con un valor específico, puedes usar el parámetro other. Por ejemplo, para reemplazar los valores NaN con 0, puedes usar el siguiente código:

df_reemplazado = df.where(df['edad'] > 30, 0)
df_reemplazado

Esto nos dará un nuevo DataFrame df_reemplazado con los siguientes datos:

   edad  ingreso
0   25.0   50000
1   32.0   65000
2   41.0   75000
3    0.0   45000
4   35.0   60000

Pandas Where con Máscaras Booleanas

Crear máscaras booleanas para filtrado condicional

Además de usar expresiones booleanas directamente en el método where(), también puedes crear máscaras booleanas y usarlas para filtrar tus datos. Esto puede ser especialmente útil cuando necesitas aplicar la misma condición a varias columnas o cuando deseas reutilizar una condición compleja en varias partes de tu código.

Por ejemplo, vamos a crear una máscara booleana para seleccionar las filas donde la edad es mayor que 30 y el ingreso es mayor que 60,000:

mascara = (df['edad'] > 30) & (df['ingreso'] > 60000)
df_filtrado = df.where(mascara)
df_filtrado

Esto nos dará un nuevo DataFrame df_filtrado con los siguientes datos:

   edad  ingreso
1   32.0   65000
2   41.0   75000

Aprovechando las máscaras booleanas para una selección de datos avanzada

Las máscaras booleanas también se pueden utilizar para realizar operaciones de selección de datos más complejas. Por ejemplo, puedes usar máscaras booleanas para seleccionar filas y columnas específicas, o para crear nuevas columnas basadas en lógica condicional.

Supongamos que queremos crear una nueva columna llamada ingreso_alto que sea True si el ingreso es mayor que 60,000, y False en caso contrario. Podemos hacer esto utilizando el método where() y una máscara booleana:

df['ingreso_alto'] = df['ingreso'].where(df['ingreso'] > 60000, False)
df

Esto nos dará el siguiente DataFrame:

   edad  ingreso  ingreso_alto
0   25     50000       False
1   32     65000        True
2   41     75000        True
3   28     45000       False
4   35     60000       False

Optimizando el rendimiento con máscaras booleanas

El uso de máscaras booleanas también puede ayudar a mejorar el rendimiento de tus operaciones en Pandas, especialmente cuando trabajas con conjuntos de datos grandes. Las operaciones booleanas son generalmente más rápidas que iterar sobre un DataFrame fila por fila, por lo que aprovechar las máscaras booleanas puede hacer que tu código sea más eficiente y escalable.

Pandas Where en Datos de Texto y Categóricos

Filtrar filas basadas en condiciones de texto o categóricas

El método where() en Pandas no está limitado a datos numéricos; también puedes usarlo para filtrar filas en función de condiciones de texto o categóricas. Esto puede ser especialmente útil cuando trabajas con datos basados en texto o datos que se han codificado como categorías.

Por ejemplo, supongamos que tenemos un DataFrame df con los siguientes datos:

   nombre  departamento
0  Alice       Ventas
1  Bob     Marketing
2  Carol   Contabilidad
3  David       Ventas
4  Emily   Marketing

Para seleccionar las filas donde el departamento es 'Ventas', puedes usar el siguiente código:

df_ventas = df.where(df['departamento'] == 'Ventas')
df_ventas

Esto nos dará un nuevo DataFrame df_ventas con los siguientes datos:

   nombre  departamento
0  Alice       Ventas
3  David       Ventas

Manejo de sensibilidad a mayúsculas y minúsculas y coincidencias parciales

De forma predeterminada, las comparaciones de cadenas en el método where() distinguen entre mayúsculas y minúsculas. Si necesitas realizar comparaciones sin tener en cuenta mayúsculas y minúsculas, puedes usar los métodos str.lower() o str.upper() para normalizar el texto antes de aplicar la condición.

Por ejemplo, para seleccionar las filas donde el nombre contiene la subcadena 'a', sin importar las mayúsculas y minúsculas, puedes usar el siguiente código:

df_nombres_a = df.where(df['nombre'].str.contains('a', case=False))
df_nombres_a

Esto nos dará un nuevo DataFrame df_nombres_a con los siguientes datos:

   nombre  departamento
0  Alice       Ventas
2  Carol   Contabilidad
4  Emily   Marketing

Combinar condiciones basadas en texto con pandas where()

También puedes combinar múltiples condiciones basadas en texto utilizando los mismos operadores lógicos (and, or, not) que utilizaste para las condiciones numéricas. Esto te permite crear reglas de filtrado más complejas basadas en las características de tus datos.

Por ejemplo, para seleccionar las filas donde el departamento es 'Ventas' o 'Marketing', puedes usar el siguiente código:

df_ventas_o_marketing = df.where((df['departamento'] == 'Ventas') | (df['departamento'] == 'Marketing'))
df_ventas_o_marketing

Esto nos dará un nuevo DataFrame df_ventas_o_marketing con los siguientes datos:

   nombre  departamento
0  Alice       Ventas
1   Bob     Marketing
3  David       Ventas
4  Emily   Marketing

Pandas Where en Transformación de Datos

Usar pandas where() para actualizaciones selectivas de datos

El método where() también se puede utilizar para actualizar selectivamente los valores en un DataFrame o Serie. Esto puede ser útil cuando necesitas aplicar lógica condicional para modificar elementos específicos de tus datos.

Por ejemplo, supongamos que queremos aumentar los valores de ingreso en un 10% para todos los empleados con una edad mayor de 35. Podemos hacer esto utilizando el siguiente código:

df['ingreso'] = df['ingreso'].where(df['edad'] <= 35, df['ingreso'] * 1.1)
df

Esto nos dará el siguiente DataFrame actualizado:

   edad  ingreso
0   25  50000.0
1   32  65000.0
2   41  82500.0
3   28  45000.0
4   35  66000.0

Aplicar lógica condicional para modificar columnas específicas

El método where() también se puede utilizar para aplicar lógica condicional para modificar columnas específicas en un DataFrame. Esto puede ser útil para la limpieza de datos, la ingeniería de características u otras tareas de transformación de datos.

Por ejemplo, supongamos que queremos reemplazar todos los valores negativos de ingreso con 0. Podemos hacer esto utilizando el siguiente código:

df['ingreso'] = df['ingreso'].where(df['ingreso'] >= 0, 0)
df

Esto nos dará el siguiente DataFrame actualizado:

   edad  ingreso
0   25  50000.0
1   32  65000.0
2   41  75000.0
3   28  45000.0
4   35  60000.0

Integrar pandas where() en flujos de trabajo de limpieza y preprocesamiento de datos

El método where() puede ser una herramienta poderosa para tareas de limpieza y preprocesamiento de datos. Al combinarlo con otras operaciones de Pandas, puedes crear flujos de trabajo de transformación de datos complejos que pueden manejar una amplia gama de desafíos relacionados con los datos.

Por ejemplo, puedes usar where() para identificar y manejar valores atípicos, completar valores faltantes o codificar variables categóricas en función de condiciones específicas. Al incorporar where() en tu pipeline de preprocesamiento de datos, puedes asegurarte de que tus datos estén limpios, consistentes y listos para un análisis o modelado más avanzado.

Pandas Where y Operaciones Groupby

Aplicando pandas where() dentro de contextos groupby

El método where() también se puede utilizar junto con la funcionalidad groupby() de Pandas para realizar filtrado y selección condicional dentro de contextos a nivel de grupo.

Por ejemplo, supongamos que tenemos un DataFrame df con los siguientes datos:

   departamento  edad  ingreso
0      Ventas     25    50000
1   Marketing     32    65000
2  Contabilidad   41    75000
3      Ventas     28    45000
4   Marketing     35    60000

Para seleccionar a los empleados de cada departamento que tienen una edad mayor que el promedio de edad del departamento, podemos usar el siguiente código:

promedio_edad_dept = df.groupby('departamento')['edad'].transform('mean')
df_filtrado = df.where(df['edad'] > promedio_edad_dept)
df_filtrado

Esto nos dará un nuevo DataFrame df_filtrado con los siguientes datos:

   departamento   edad  ingreso
1   Marketing    32.0   65000
2  Contabilidad  41.0   75000

Agregaciones condicionales y filtrado a nivel de grupo

El método where() también se puede utilizar para realizar agregaciones condicionales o filtrado a nivel de grupo dentro de un contexto de groupby(). Esto puede ser útil para calcular métricas específicas del grupo o identificar subgrupos que cumplen criterios específicos.

Por ejemplo, para calcular el ingreso promedio de los empleados en cada departamento que tienen más de 30 años, podemos usar el siguiente código:

df.loc[df['edad'] > 30].groupby('departamento')['ingreso'].mean()

Esto nos dará la siguiente salida:

departamento
Contabilidad    75000.0
Marketing       62500.0
Ventas          55000.0
Name: ingreso, dtype: float64

Explorar casos de uso para pandas where() en análisis basado en grupos

La combinación de where() y groupby() abre una amplia gama de posibilidades para el análisis de datos basado en grupos. Algunos casos de uso adicionales incluyen:

  • Identificar los mejores o peores valores en cada grupo
  • Calcular métricas personalizadas para subgrupos específicos
  • Identificar tendencias o patrones específicos en grupos de datos

Utilizando la herramienta where() en combinación con groupby(), puedes realizar análisis detallados y extraer información valiosa de tus datos agrupados.

Trabajando con Estructuras de Datos

Listas

Las listas son la estructura de datos más versátil en Python. Pueden contener elementos de diferentes tipos de datos y su tamaño puede cambiar dinámicamente. Aquí tienes un ejemplo de creación y manipulación de una lista:

# Crear una lista
mi_lista = [1, 2, 3, 'cuatro', 5.6]
 
# Acceder a los elementos
print(mi_lista[0])  # Salida: 1
print(mi_lista[-1])  # Salida: 5.6
 
# Modificar los elementos
mi_lista[2] = 'tres'
print(mi_lista)  # Salida: [1, 2, 'tres', 'cuatro', 5.6]
 
# Agregar elementos
mi_lista.append(6)
mi_lista.insert(2, 'nuevo')
print(mi_lista)  # Salida: [1, 2, 'nuevo', 'tres', 'cuatro', 5.6, 6]
 
# Eliminar elementos
del mi_lista[3]
mi_lista.remove('cuatro')
print(mi_lista)  # Salida: [1, 2, 'nuevo', 5.6, 6]

Tuplas

Las tuplas son similares a las listas, pero son inmutables, lo que significa que no se pueden modificar sus elementos después de la creación. Las tuplas se definen utilizando paréntesis en lugar de corchetes.

# Crear una tupla
mi_tupla = (1, 2, 'tres', 4.5)
 
# Acceder a los elementos
print(mi_tupla[0])  # Salida: 1
print(mi_tupla[-1])  # Salida: 4.5
 
# Intentar modificar una tupla generará un error
# mi_tupla[2] = 'nuevo'  # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

Diccionarios

Los diccionarios son colecciones no ordenadas de pares clave-valor. Se definen utilizando llaves {} y cada par clave-valor está separado por dos puntos :.

# Crear un diccionario
persona = {
    'nombre': 'Juan Pérez',
    'edad': 35,
    'ocupación': 'Ingeniero de software'
}
 
# Acceder a los valores
print(persona['nombre'])  # Salida: Juan Pérez
print(persona.get('edad'))  # Salida: 35
 
# Agregar/modificar elementos
persona['correo'] = 'juan.perez@example.com'
persona['edad'] = 36
print(persona)  # Salida: {'nombre': 'Juan Pérez', 'edad': 36, 'ocupación': 'Ingeniero de software', 'correo': 'juan.perez@example.com'}
 
# Eliminar elementos
del persona['ocupación']
print(persona)  # Salida: {'nombre': 'Juan Pérez', 'edad': 36, 'correo': 'juan.perez@example.com'}

Conjuntos

Los conjuntos son colecciones no ordenadas de elementos únicos. Se definen utilizando llaves {} o la función set().

# Crear un conjunto
mi_conjunto = {1, 2, 3, 4, 5}
print(mi_conjunto)  # Salida: {1, 2, 3, 4, 5}
 
# Agregar elementos
mi_conjunto.add(6)
print(mi_conjunto)  # Salida: {1, 2, 3, 4, 5, 6}
 
# Eliminar elementos
mi_conjunto.remove(3)
print(mi_conjunto)  # Salida: {1, 2, 4, 5, 6}
 
# Operaciones de conjuntos
conjunto1 = {1, 2, 3}
conjunto2 = {2, 3, 4}
print(conjunto1 | conjunto2)  # Unión: {1, 2, 3, 4}
print(conjunto1 & conjunto2)  # Intersección: {2, 3}
print(conjunto1 - conjunto2)  # Diferencia: {1}

Control de Flujo

Declaraciones Condicionales

Las declaraciones condicionales en Python te permiten ejecutar bloques de código diferentes en función de ciertas condiciones.

# Declaración if-else
edad = 18
if edad >= 18:
    print("Eres mayor de edad.")
else:
    print("Eres menor de edad.")
 
# Declaración elif
nota = 85
if nota >= 90:
    print("A")
elif nota >= 80:
    print("B")
elif nota >= 70:
    print("C")
else:
    print("D")

Bucles

Los bucles en Python te permiten ejecutar repetidamente un bloque de código.

# Bucle for
frutas = ['manzana', 'banana', 'cereza']
for fruta in frutas:
    print(fruta)
 
# Bucle while
contador = 0
while contador < 5:
    print(contador)
    contador += 1

Comprensiones de Listas

Las comprensiones de listas te permiten crear listas de forma concisa en Python.

# Forma tradicional
numeros = [1, 2, 3, 4, 5]
cuadrados = []
for num in numeros:
    cuadrados.append(num ** 2)
print(cuadrados)  # Salida: [1, 4, 9, 16, 25]
 
# Utilizando comprensiones de lista
cuadrados = [num ** 2 for num in numeros]
print(cuadrados)  # Salida: [1, 4, 9, 16, 25]

Funciones

Las funciones en Python te permiten encapsular código reutilizable.

# Definir una función
def saludar(nombre):
    print(f"Hola, {nombre}!")
 
# Llamar a la función
saludar("Ana")  # Salida: Hola, Ana!
 
# Funciones con valores de retorno
def sumar_numeros(a, b):
    return a + b
 
resultado = sumar_numeros(3, 4)
print(resultado)  # Salida: 7

Módulos y Paquetes

El diseño modular de Python te permite organizar tu código en componentes reutilizables.

# Importar un módulo
import math
print(math.pi)  # Salida: 3.141592653589793
 
# Importar una función específica de un módulo
from math import sqrt
print(sqrt(16))  # Salida: 4.0
 
# Importar un módulo con un alias
import numpy as np
print(np.array([1, 2, 3]))  # Salida: [1 2 3]

Conclusión

En este tutorial, has aprendido sobre varias estructuras de datos en Python, incluyendo listas, tuplas, diccionarios y conjuntos. También has explorado las declaraciones de control de flujo, funciones y el diseño modular de Python. Estos conceptos son fundamentales para escribir código Python eficiente y efectivo. A medida que continúes aprendiendo y practicando, podrás aprovechar estas herramientas para construir aplicaciones más complejas y poderosas.

MoeNagy Dev