

In [2]:

    
# Cargamos las librerías básicas

import pandas as pd
import numpy as np
randn = np.random.randn

Series

Son como vectores, donde cada valor tiene asociado una etiqueta.

Creación

Hay varias formas de crearlos:



In [9]:

    
s = pd.Series(randn(5))
print s









    



0    1.728805
1   -0.257590
2    0.394946
3    2.503143
4   -1.793637
dtype: float64



In [10]:

    
s = pd.Series(randn(5), index=(5-i for i in xrange(5)))
print s









    



5   -1.493781
4    0.748525
3    0.708729
2   -1.480178
1    0.334116
dtype: float64



In [15]:

    
d = {'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.}
s = pd.Series(d, index=['b', 'c', 'd', 'a'])
print s









    



b     1
c     2
d   NaN
a     0
dtype: float64

Usos



In [11]:

    
print s.index
print s.values









    



Int64Index([5, 4, 3, 2, 1], dtype='int64')
[-1.49378071  0.74852458  0.7087289  -1.48017832  0.33411554]



In [16]:

    
s[2:]









    Out[16]:





d   NaN
a     0
dtype: float64



In [17]:

    
s[1:]+s[:-1]









    Out[17]:





a   NaN
b   NaN
c     4
d   NaN
dtype: float64



In [21]:

    
print s['b']
print 'f' in s
print 'b' in s
print 'd' in s









    



1.0
False
True
True



In [24]:

    
try:
    s['f']
except KeyError:
    print 'f doesn\'t exists'
print s.get('f', np.nan)









    



f doesn't exists
nan



In [27]:

    
s.name = 'ey'
print s.name

ey

Dataframes

Un dataframe es una matriz bidimensional donde cada columna puede ser de un tipo de dato distinto.

Creación

A partir de un diccionario de series



In [37]:

    
d = {'one':   pd.Series((i    for i in xrange(5)), index=['a','b','c','d','e']), 
     'two':   pd.Series((i+5  for i in xrange(5)), index=['a','b','c','d','e']),
     'three': pd.Series((i+15 for i in xrange(5)), index=['a','b','c','d','e'])}



In [38]:

    
pd.DataFrame(d)



In [39]:

    
pd.DataFrame(d, index=['a','c','e'])



In [42]:

    
pd.DataFrame(d, columns=['one','two'])

A partir de un diccionario de listas



In [45]:

    
d = {'one': [1,2,3], 'two': [3,4,5]}



In [46]:

    
pd.DataFrame(d)



In [48]:

    
pd.DataFrame(d, index=['a','b','c'])

Insertando columnas, filas, elementos



In [56]:

    
df = pd.DataFrame(d)
df



In [66]:

    
df['one even'] = (df['one'] % 2) == 0
df['two odd'] = (df['two'] % 2) == 1



In [67]:

    
df









    Out[67]:






  
    
      
      one
      two
      one even
      two even
      two odd
    
  
  
    
      0
       1
       3
       False
       False
        True
    
    
      1
       2
       4
        True
        True
       False
    
    
      2
       3
       5
       False
       False
        True