Pandas Groupby Count District (Agrupar y contar columnas en Pandas según el distrito)

En este artículo aprenderás cómo usar la función groupby en la biblioteca de Pandas en Python para agrupar y contar los valores de una columna específica basada en el distrito. La función groupby se utiliza comúnmente para el análisis de datos y es muy útil cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos. Utilizaremos Pandas para cargar y manipular los datos y enseñaremos cómo podemos utilizar 'groupby' para contar valores específicos en una columna según distritos.

Cargar datos

Antes de comenzar, debemos cargar los datos en nuestro código. Continuaremos utilizando la biblioteca Pandas en Python para cargar nuestro archivo CSV y trabajar con él.

Directiva de Pandas

Para cargar el archivo CSV en Python, usaremos la función "read_csv" de Pandas, que nos permite leer archivos CSV fácilmente de una URL o un archivo. Podemos ajustar los valores del separador y establecer el índice en una columna particular si es necesario.

import pandas as pd
datos = pd.read_csv("ruta/archivo.csv", sep=",", index_col=0)

Agrupar y contar

El siguiente paso es agrupar nuestros datos en función del distrito y contar el número de valores en la columna específica que deseamos analizar. En este ejemplo, analizaremos la columna "Edades".

Directiva Groupby

La función groupby agrupará los datos según los valores de la columna que especifiquemos.

nuevo_set_datos = datos.groupby(['Distrito'])['Edades'].count().reset_index(name='Numero de personas')

Aquí, hemos utilizado la función 'groupby' de Pandas para crear un nuevo conjunto de datos llamado 'nuevo_set_datos', que agrupa los valores de la columna 'Edades' por el distrito y cuenta el número de valores (personas) en cada distrito. Con reset_index() podemos establecer un nuevo índice en forma de columna.

Finalmente, podemos utilizar la función "plot" para graficar nuestro recién creado nuevo conjunto de datos.

nuevo_set_datos.plot(x='Distrito', y='Numero de personas', kind='bar', title='Numero de personas por distrito')

Conclusión

El uso de la función groupby, nos permite agrupar valores en un conjunto de datos en función de una columna específica y contar los valores con una precisión milimétrica. En este artículo, se ha descrito cómo utilizar la función groupby en Pandas para contar valores específicos en una columna según distritos. Este proceso facilita significativamente el análisis de datos, y puede ser útil en muchos otros casos donde se requiere un análisis rápido y eficiente.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la función Groupby?

La función groupby en Pandas se utiliza para agrupar valores de una o varias columnas juntos. Podemos contar, sumar, promediar, etc., sobre las columnas agrupadas.

¿Cómo puedo agrupar por varias columnas?

Podemos utilizar una lista para incluir varias columnas para agrupar. Por ejemplo, si deseamos agrupar por "Distrito" y "Genero", podemos agregar ambas columnas a la lista separadas por una coma de la siguiente manera:

nuevo_set_datos = datos.groupby(['Distrito', 'Genero'])['Edades'].count().reset_index(name='Numero de personas')

¿Cómo puedo ordenar los resultados?

Podemos utilizar la función "sort_values" para ordenar los resultados en función de una columna específica. Por ejemplo, si deseamos ordenar los resultados por el número de personas en orden ascendente, podemos agregar la siguiente línea al final del código:

nuevo_set_datos = nuevo_set_datos.sort_values('Numero de personas')

¿Cómo puedo cambiar el título de la columna agrupada?

Podemos utilizar la función "reset_index" para cambiar el título de la columna agrupada en el nuevo conjunto de datos. Podemos establecer el nuevo nombre de la columna mediante el parámetro "name". Por ejemplo, si deseamos cambiar el título a "Personas" en lugar de "Numero de personas", podemos agregar la siguiente línea al final del código:

nuevo_set_datos = datos.groupby(['Distrito'])['Edades'].count().reset_index(name='Personas')

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