Pandas Groupby Apply

Pandas es una librería de Python para manipulación y análisis de datos. Una de sus características más poderosas es la función groupby, que permite agrupar datos mediante una o varias columnas y realizar operaciones en ellos. El método apply es una manera de aplicar una función en esos grupos. Aquí aprenderás cómo utilizar ambos para simplificar y hacer más eficiente el análisis de tus datos.

Groupby

Concepto de Groupby

El método groupby agrupa los datos en función de los valores de una o varias columnas y los separa en grupos. Esto permite el análisis de subconjuntos específicos y la observación de las relaciones entre ellos. Debido a su naturaleza iterativa, groupby puede utilizarse con grandes tablas de datos.

Uso de Groupby

El método groupby se utiliza mediante el método `groupby` de un objeto DataFrame. El objeto DataFrame puede ser de cualquier tamaño, pero debe tener columnas con valores que se utilizarán para el agrupamiento. Para que los grupos sean categorías, se utiliza el método `pd.Categorical`. Por ejemplo, agrupar un DataFrame por la columna "ciudad" y agrega el promedio de la columna "ventas" para cada ciudad se realiza de la siguiente manera:

```
grouped = df.groupby("ciudad") # Agrupar DataFrame por ciudad
promedios = grouped["ventas"].mean() # Calcular el promedio de ventas por ciudad
```

Apply

Concepto de Apply

Apply es un método que se utiliza para aplicar una función a cada grupo creado con el método `groupby`. El resultado final se combina en un objeto DataFrame. Aplicar un método a los grupos puede ser útil para calcular estadísticas personalizadas, normalizar los datos o cambiar el formato de una columna.

Uso de Apply

Apply se utiliza después de groupby de esta manera:

```
grouped = df.groupby("ciudad") # Agrupar DataFrame por ciudad
promedios = grouped.apply(lambda x: x.mean()) # Calcular el promedio de todas las columnas para cada ciudad
```

En este caso, la operación aplicada a cada grupo es la función lambda, la cual calcula la media de cada columna del DataFrame.

Ejemplos de código

Aquí se mostrarán ejemplos de cómo utilizar groupby y apply para el análisis de datos.

Comparación de ventas por producto

Suponga que tienes un DataFrame con información de pedidos. Cada fila del DataFrame es un pedido y tiene información como cliente, producto y cantidad del producto. El objetivo es comparar el total de ventas para cada producto.

```
import pandas as pd

df = pd.read_csv("pedidos.csv")

ventas_por_producto = df.groupby("producto").sum()["cantidad"]
```

Este código agrupa los pedidos por producto y suma la cantidad de cada producto. El resultado final es una serie de Pandas con la cantidad vendida de cada producto.

Estadísticas personalizadas para grupos

Si quieres calcular una estadística personalizada para cada grupo, debes crear una función con la operación específica y aplicar el método apply sobre la columna deseada. Por ejemplo, para calcular la mediana y el promedio de la columna "cantidad" en cada grupo, escribimos:

```
def estadisticas_personalizadas(x):
return pd.Series([x.median(), x.mean()], index=["mediana", "promedio"])

agrupados = df.groupby("producto")["cantidad"].apply(estadisticas_personalizadas)
```

Este código calcula la mediana y el promedio de la cantidad de producto por cada producto que aparece en el DataFrame.

Conclusión

La función groupby y el método apply son herramientas útiles para el análisis de datos usando Pandas. Mediante el agrupamiento de datos y la aplicación de operaciones personalizadas, puede obtener estadísticas precisas y relevantes sobre tus datos. Esperamos que este artículo te sea útil para tus próximos proyectos de análisis de datos con Pandas.

Preguntas frecuentes

¿Cómo se calcula el promedio con groupby y apply?

El promedio se calcula con la siguiente línea de código:

```
grouped = df.groupby("columna")
promedios = grouped["otra_columna"].mean()
```

En este ejemplo, se agrupa el DataFrame `df` por la columna "columna" y se calcula el promedio de la columna "otra_columna" para cada grupo.

¿Cuál es la diferencia entre groupby y apply?

Groupby se utiliza para agrupar los datos en función de los valores de una o varias columnas, mientras que apply se utiliza para aplicar una función a cada grupo creado por groupby. Groupby junta los elementos con el mismo valor en una nueva tabla, mientras que apply aplica una función a cada uno de esos grupos.

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