Indexación, segmentación y creación de subconjuntos a partir de DataFrames en Python

Última actualización: 2023-02-07 | Mejora esta página

Tiempo estimado: 60 minutos

En la lección 01, leímos un archivo CSV y cargamos los datos en un pandas DataFrame. Aprendimos:

Hoja de ruta

Preguntas

  • ¿Cómo puedo acceder a un dato específico en mi ‘dataset’?
  • ¿Cómo pueden ayudarme Python y Pandas a analizar mis datos?

Objetivos

  • Describir que es indexación en base-0.
  • Manipular y extraer datos usando encabezados de columnas e índices.
  • Usar ‘slicing’ para seleccionar conjuntos de datos de un ‘DataFrame’.
  • Emplear etiquetas e índices enteros para seleccionar rangos de datos en un ‘DataFrame’.
  • Reasignar valores dentro de subconjuntos de datos de un ‘DataFrame’.
  • Crear una copia de un ‘DataFrame’.
  • Consultar/Seleccionar un subconjunto de datos usando un conjunto de criterios utilizando los siguientes operadores: =, !=, >, <, >=, <=.
  • Localizar subconjuntos de datos utilizando máscaras.
  • Describir objetos tipo ‘boolean’ en Python y manipular datos usando ‘booleans’.
  • como guardar el DataFrame en un objeto,
  • como realizar operaciones matemáticas básica sobre datos,
  • como calcular resúmenes estadísticos, y
  • como crear gráficos a partir de los datos.

En esta lección, exploraremos formas de acceder a diferentes partes de los datos usando:

  • indexación,
  • segmentación, y
  • creación de subconjuntos.

Cargando nuestros datos

Vamos a continuar usando el dataset surveys que usamos con la lección anterior. Reabrámoslo y leamos los datos de nuevo:

PYTHON 

# Asegura que panda este disponible
import pandas as pd

# lee el archivo **surveys** CSV
surveys_df = pd.read_csv("data/surveys.csv")

Indexando y Fragmentando en Python

A menudo necesitamos trabajar con subconjuntos de un objeto DataFrame. Existen diferentes maneras de lograr esto, incluyendo: usando etiquetas (encabezados de columnas), rangos numéricos, o índices de localizaciones específicas x,y.

Seleccionando datos mediante el uso de Etiquetas (Encabezados de Columnas)

Utilizamos corchetes [] para seleccionar un subconjunto de un objeto en Python. Por ejemplo, podemos seleccionar todos los datos de una columna llamada species_id del surveys_df DataFrame usando el nombre de la columna. Existen dos maneras de hacer esto:

PYTHON 

# Sugerencia: usa el método .head() que vimos anteriormente para hacer la salida más corta
# Método 1: selecciona un 'subconjunto' de los datos usando el nombre de la columna
surveys_df['species_id']

# Método 2: usa el nombre de la columna como un 'atributo'; esto produce la misma salida
surveys_df.species_id

También podemos crear un nuevo objeto que contiene solamente los datos de la columna species_id de la siguiente manera:

PYTHON 

# Crea un objeto, `surveys_species`, que solamente contenga la columna `species_id`
surveys_species = surveys_df['species_id']

También podemos pasar una lista de nombres de columnas, a manera de índice para seleccionar las columnas en ese orden. Esto es útil cuando necesitamos reorganizar nuestros datos.

NOTA: Si el nombre de una columna no esta incluido en el DataFrame, se producirá una excepción (error).

PYTHON 

# Selecciona las especies y crea un gráfico con las columnas del **DataFrame**
surveys_df[['species_id', 'plot_id']]

# ¿Qué pasa cuando invertimos el orden?
surveys_df[['plot_id', 'species_id']]

# ¿Qué pasa si preguntamos por una columna que no existe?
surveys_df['speciess']

Python nos informa que tipo de error es en el rastreo, en la parte inferior dice KeyError: 'speciess' lo que significa que speciess no es un nombre de columna (o Key que está relacionado con el diccionario de tipo de datos de Python).

Extrayendo subconjuntos basados en rangos: Segmentando

RECORDATORIO: Python usa Indexación en base-0

Recordemos que Python usa indexación en base-0. Esto quiere decir que el primer elemento en un objeto esta localizado en la posición 0. Esto es diferente de otros lenguajes como R y Matlab que indexan elementos dentro de objetos iniciando en 1.

PYTHON 

# Crea una lista de números:
a = [1, 2, 3, 4, 5]

indexing diagramslicing diagram

Desafío - Extrayendo datos

  1. ¿Qué valor devuelve el siguiente código?

PYTHON 

a[0]
  1. ¿Qué valor devuelve este?:

PYTHON 

a[5]

  1. En el ejemplo anterior, llamar a a [5] devuelve un error. ¿Por qué?

  2. ¿Qué tal este?

PYTHON 

a[len(a)]

Segmentando Subconjuntos de Filas en Python

La segmentación utilizando el operador [] selecciona un conjunto de filas y/o columnas de un DataFrame. Para segmentar un conjunto de filas, usa la siguiente sintaxis: data[start:stop]. Cuando se hace segmentación en pandas, el límite inicial (start) se incluye en los datos de salida. El límite final (stop) es un paso MÁS ALLÁ de la fila que desea seleccionar. Así que si deseas seleccionar las filas 0, 1 y 2, tu código se vería así:

PYTHON 

# Selecciona las filas 0, 1, 2 (la fila 3 no es seleccionada)
surveys_df[0:3]

El límite final en Python es diferente del que puedes estar acostumbrado a usar en Lenguajes como Matlab y R.

PYTHON 

# Selecciona las primeras cinco filas (con índices 0, 1, 2, 3, 4)
surveys_df[:5]

# Selecciona el último elemento de la lista
# (el segmento comienza en el último elemento y finaliza al final de la lista)
surveys_df[-1:]

También podemos reasignar valores dentro de subconjuntos de nuestro DataFrame.

Pero antes de hacerlo, veamos la diferencia entre el concepto de copiar objetos y el concepto de referenciar objetos en Python.

Copiar Objetos vs Referenciar Objetos en Python

Empecemos con un ejemplo:

PYTHON 

# Usando el método 'copy()'
true_copy_surveys_df = surveys_df.copy()

# Usando el operador '='
ref_surveys_df = surveys_df

Puedes pensar que el código ref_surveys_df = surveys_df crea una copia nueva y distinta de objeto DataFrame surveys_df. Sin embargo, usar el operador = en una instrucción simple de la forma y = x no crea una copia de nuestro DataFrame. En lugar de esto, y = x crea una variable nueva y que hace referencia al mismo objeto al que x hace referencia. Para decirlo de otra manera, solamente hay un objeto (el DataFrame), y ambos objetos x y y hacen referencia a él.

En contraste, el método copy() de un DataFrame crea una copia verdadera del DataFrame.

Veamos lo que sucede cuando reasignamos los valores dentro de un subconjunto del DataFrame que hace referencia a otro objeto DataFrame:

PYTHON 

# Asigna el valor `0` a las primeras tres filas de datos en el **DataFrame**
ref_surveys_df[0:3] = 0

Probemos el siguiente código:

PYTHON 

# ref_surveys_df fue creado usando el operador '='
ref_surveys_df.head()

# surveys_df es el **DataFrame** original
surveys_df.head()

¿Cuál es la diferencia entre estos dos DataFrames?

Cuando asignamos a las tres primeras filas el valor de 0 usando el DataFrame ref_surveys_df, el DataFrame surveys_df también es modificado. Recuerda que creamos el objeto ref_survey_df arriba usando la instrucción ref_survey_df = surveys_df. Por lo tanto surveys_df y ref_surveys_df hacen referencia exactamente al mismo objeto DataFrame. Si cualquiera de los dos objetos (ref_survey_df, surveys_df) es modificado, el otro objeto va a observar los mismos cambios.

Revisar y Recapitular:

  • Para crear una copia de un objeto, usamos el método copy() de un DataFrame

    PYTHON 

    true_copy_surveys_df = surveys_df.copy()

  • Para crear una referencia a un objeto usamos el operador =

    PYTHON 

    ref_surveys_df = surveys_df

Muy bien, hora de practicar. Vamos a crear un nuevo objeto DataFrame a partir del archivo CSV con los datos originales.

PYTHON 

surveys_df = pd.read_csv("data/surveys.csv")

Segmentando subconjuntos de filas y columnas en Python

Podemos seleccionar subconjuntos de datos, contenidos en rangos específicos de filas y columnas, usando etiquetas o indexación basada en números enteros.

  • loc es usado principalmente para indexación basada en etiquetas. Permite usar números enteros pero son interpretados como una etiqueta.
  • iloc es usado para indexación basada en números enteros

Para seleccionar un subconjunto de filas y columnas de nuestro objeto DataFrame, podemos usar el método iloc. Por ejemplo, podemos seleccionar month, day y year (que corresponden a las columnas 2, 3 y 4, si empezamos a contar las columnas en 1) para las primeras tres filas, de la siguiente manera:

PYTHON 

# iloc[segmentación de fila, segmentación de columna]
surveys_df.iloc[0:3, 1:4]

lo cual nos produce la siguiente salida

SALIDA 

   month  day  year
0      7   16  1977
1      7   16  1977
2      7   16  1977

Ten en cuenta que pedimos un segmento de 0:3. Esto produjo 3 filas de datos. Cuando pides un segmento de 0:3, le estas diciendo a Python que comience en el índice 0 y seleccione las filas 0, 1, 2, hasta 3 pero sin incluir esta última.

Exploremos otras maneras de indexar y seleccionar subconjuntos de datos:

PYTHON 

# Selecciona todas las columnas para las filas con índices entre 0 y 10
surveys_df.loc[[0, 10], :]

# ¿Qué salida produce el la siguiente instrucción?
surveys_df.loc[0, ['species_id', 'plot_id', 'weight']]

# ¿Qué pasa cuando ejecutas el siguiente código?
surveys_df.loc[[0, 10, 35549], :]

NOTA: Las etiquetas utilizadas deben estar incluidas en el DataFrame o se obtendrá un error de tipo KeyError.

La indexación por etiquetas (loc) difiere de la indexación por números enteros (iloc). Cuando usamos loc, los limites inicial y final se incluyen. Cuando usamos loc, podemos usar números enteros, pero dichos números enteros harán referencia a etiquetas usadas a manera de índice y no a la posición. Por ejemplo, si usamos loc y seleccionamos 1:4 vamos a obtener resultados diferentes que si usamos iloc para seleccionar las filas 1:4.

Podemos seleccionar un dato específico utilizando la la intersección de una fila y una columna dentro del DataFrame, junto con la indexación basada en números enteros iloc:

PYTHON 

# Sintaxis para encontrar un dato especifico dentro de un `DataFrame` utilizando indexación `iloc`
dat.iloc[fila, columna]

En este ejemplo de iloc,

PYTHON 

surveys_df.iloc[2, 6]

la salida es la siguiente

SALIDA 

'F'

Recuerda que la indexación en Python inicia en 0. Así que, la direccíon basada en índice [2, 6] selecciona el elemento ubicado en la intersección de la tercera fila (índice 2) y la séptima columna (índice 6) en el DataFrame.

Desafío - Rangos

  1. ¿Qué ocurre al ejecutar el siguiente código?:
  • surveys_df[0:1]
  • surveys_df[:4]
  • surveys_df[:-1]
  1. ¿Qué pasa al ejecutar este otro?:

  • dat.iloc[0:4, 1:4]

  • dat.loc[0:4, 1:4]

  • ¿Qué diferencia observas entre los resultados de los comandos inmediatamente anteriores?

Creando subconjuntos de datos mediante el filtrado por criterios

También podemos seleccionar un subconjunto de nuestros datos, mediante el filtrado de la data original, usando algún criterio. Por ejemplo, podemos seleccionar todas las filas que tienen el valor de 2002 en la columna year:

PYTHON 

surveys_df[surveys_df.year == 2002]

Lo cual produce la siguiente salida:

PYTHON 

record_id  month  day  year  plot_id species_id  sex  hindfoot_length  weight
33320      33321      1   12  2002        1         DM    M     38      44
33321      33322      1   12  2002        1         DO    M     37      58
33322      33323      1   12  2002        1         PB    M     28      45
33323      33324      1   12  2002        1         AB  NaN    NaN     NaN
33324      33325      1   12  2002        1         DO    M     35      29
...
35544      35545     12   31  2002       15         AH  NaN    NaN     NaN
35545      35546     12   31  2002       15         AH  NaN    NaN     NaN
35546      35547     12   31  2002       10         RM    F     15      14
35547      35548     12   31  2002        7         DO    M     36      51
35548      35549     12   31  2002        5        NaN  NaN    NaN     NaN

[2229 rows x 9 columns]

También podemos seleccionar todas las filas que no contienen el año 2002:

PYTHON 

surveys_df[surveys_df.year != 2002]

También podemos definir conjuntos de criterios:

PYTHON 

surveys_df[(surveys_df.year >= 1980) & (surveys_df.year <= 1985)]

Hoja de referencia para sintaxis de Python

Podemos utilizar la sintaxis incluida a continuación, cuando queramos hace consultas de datos por criterios en un DataFrame. Experimenta seleccionando varios subconjuntos de los datos contenidos en surveys_df.

  • Igual a: ==
  • No igual o diferente de: !=
  • Mayor que, menor que: > or <
  • Mayor o igual que >=
  • Menor o igual que <=

Desafío - Consultas

  1. Selecciona un subconjunto de filas, en el DataFrame surveys_df, que contenga datos desde el año 1999 y que contenga valores en weight menores o iguales a 8. ¿Cuántas filas obtuviste como resultado? ¿Cuántas filas obtuvo tu compañera?

  2. Puedes usar la función isin de Python para hacer una consulta a un DataFrame, basada en una lista de valores según se muestra a continuación:

PYTHON 

surveys_df[surveys_df['species_id'].isin([listGoesHere])]

Usa la función isin para encontrar todos los plots que contienen una especie en particular en el DataFrame surveys_df. ¿Cuántos registros contienen esos valores?

  1. Experimenta con otras consultas. Crea una consulta que encuentre todas las filas con el valor de weight mayor o igual a 0.

  2. El símbolo ~ puede ser usado en Python para obtener lo opuesto a los datos seleccionados que hayas especificado. Es equivalente a no esta en. Escribe una consulta que seleccione todas las filas con sex diferente de ‘M’ o ‘F’ en los datos de surveys_df.

Usando máscaras para identificar una condición específica

Una máscara puede ser útil para identificar donde existe o no exite un subconjunto específico de valores - por ejemplo, NaN, o Not a Number en inglés. Para enternder el concepto de máscaras, también tenemos que entender los objetos BOOLEAN en Python.

Valores boleanos (boolean) incluyen True o False. Por ejemplo,

PYTHON 

# Asigna 5 a la variable x
x = 5

# ¿Qué nos devuelve la ejecución del siguiente código?
x > 5

# ¿Qué nos devuelve la ejecución de este?
x == 5

Cuando le preguntamos a Python ¿Cuál es el valor de x > 5?, obtenemos False. Esto se debe a que la condición x es mayor que 5, no se cumple dado que x es igual a 5.

Para crear una máscara booleana:

  • Establece el criterio a ser evaluado como True o False (ej. values > 5 = True)
  • Python evaluará cada valor en el objeto para determinar si el valor cumple el criterio (True) o no lo cumple (False).
  • Python crea un objeto de salida que es de la misma forma que el objeto original, pero con un valor True o False por cada índice según corresponda.

Intentémoslo. Vamos a identificar todos los lugares en los datos de survey que son null (que no existen o son NaN). Podemos usar el método isnull para lograrlo. El método isnull va a comparar cada celda con un valor null. Si un elemento tiene un valor null, se le asignará un nuevo valor de True en el objeto de salida.

PYTHON 

pd.isnull(surveys_df)

Un fragmento de la salida se muestra a continuación:

PYTHON 

      record_id  month    day   year plot_id species_id    sex  hindfoot_length weight
0         False  False  False  False   False      False  False   False      True
1         False  False  False  False   False      False  False   False      True
2         False  False  False  False   False      False  False   False      True
3         False  False  False  False   False      False  False   False      True
4         False  False  False  False   False      False  False   False      True

[35549 rows x 9 columns]

Para seleccionar las filas donde hay valores null, podemos utilizar una máscara a manera de índice y obtener subconjuntos de datos así:

PYTHON 

# Para seleccionar solamente las filas con valores NaN, podemos utilizar el método 'any()'
surveys_df[pd.isnull(surveys_df).any(axis=1)]

Nota que la columna weight de nuestro DataFrame contiene varios valores null o NaN. Exploraremos diferentes maneras de abordar esto en el episodio de tipos de datos y formatos.

También podemos utilizar isnull en una columna en particular. ¿Qué salida produce el siguiente código?

PYTHON 

# ¿Qué hace el siguiente código?
empty_weights = surveys_df[pd.isnull(surveys_df['weight'])]['weight']
print(empty_weights)

Tomemos un minuto para observar las instrucciones de arriba. Estamos usando el objeto booleano pd.isnull(surveys_df['weight']) a manera de índice para surveys_df. Estamos pidiendo a Python que seleccione aquellas filas que tienen un valor de NaN en la columna weight.

Desafío - Revisando todo lo aprendido

  1. Crea un nuevo objeto DataFrame que solamente contenga observaciones cuyos valores en la columna sex no sean female o male. Asigna cada valor de sex en el nuevo DataFrame a un nuevo valor de ‘x’. Determina el número total de valores null en el subconjunto.

  2. Crea un nuevo objeto DataFrame que contenga solo observaciones cuyos valores en la columna sex sean male o female y en los cuales el valor de weight sea mayor que 0. Luego, crea un gráfico de barra apiladas del promedio de weight, por parcela, con valores male versus female apilados por cada parcela.

Puntos Clave

  • En Python, fragmentos de datos pueden ser accedidos usando índices, cortes, encabezados de columnas, y subconjuntos basados en condiciones.
  • Python usa indexación base-0, en la cual el primer elemento de una lista, tupla o cualquier otra estructura de datos tiene un índice de 0.
  • ‘Pandas’ permite usar procedimientos comunes de exploración de datos como indexación de datos, cortes y creación de subconjuntos basados en condiciones.