Lección 2 del curso Pandas Nivel Avanzado.
En la lección anterior vimos qué son los DataFrames anchos y largos en Pandas, dos conceptos básicos que resultan fundamentales para las técnicas de re-estructuración de datos que veremos a partir de esta lección.
En esta lección hablaremos en detalle de la primera de estas técnicas: el uso de tablas dinámicas que podemos obtener a través del método «pivot_table()» y que nos permite re-estructurar y agregar datos de un DataFrame para facilitar la interpretación y visualización de la información.
En ciertos casos este método funciona de manera similar al método «groupby()» que vimos en el curso anterior. Sin embargo, «pivot_table()» es mucho más flexible y permite re-estructurar nuestras tablas de datos de diversas maneras.
Entonces, a través de varios ejemplos prácticos, comenzaremos viendo las semejanzas que existen entre los métodos «groupby()» y «pivot_table()» y luego veremos en detalle las diferentes maneras de usar «pivot_table()» para re-estructurar y agregar nuestras tablas de datos. Y al final cerraremos esta lección con un ejemplo práctico un poco más complejo.
Así que comencemos:
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Bien, acabamos de ver que dependiendo del tipo de análisis o de información que queramos extraer, en ocasiones el uso de «groupby()» y «pivot_table()» resulta equivalente.
Sin embargo, vimos igualmente que «pivot_table()» ofrece múltiples opciones adicionales, como la posibilidad de definir cuáles columnas usaremos como índice y como columnas del DataFrame resultante, y esto, combinado con diversas funciones de agregación nos permite en últimas tener mayor flexibilidad al momento de re-estructurar y resumir nuestros datos.
Habiendo visto esta primera técnica, en la siguiente lección nos enfocaremos en un segundo grupo de métodos para la re-estructuración de DataFrames: hablaremos en detalle de las técnicas para apilar y desapilar tablas de datos en Pandas.
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