Promedio con Pandas Groupby
Pandas es una biblioteca de análisis de datos en Python que proporciona herramientas para manipular y analizar datos. Una de las funciones más útiles en Pandas es groupby. La función groupby agrupa filas de datos en función del valor de la columna seleccionada y luego realiza algunas operaciones en esos grupos. Una de las operaciones más comunes es obtener la media.
Este artículo explorará cómo utilizar groupby en Pandas para calcular el promedio de una columna de datos en función de otra columna.
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Groupby en Pandas
La función groupby en Pandas permite agrupar filas de datos basándonos en el valor de una o varias columnas, para luego aplicar alguna función a cada uno de esos grupos. Por lo general, esto se utiliza para calcular estadísticas resumidas sobre subconjuntos específicos de un conjunto de datos.
Por ejemplo, si queremos calcular el promedio de la columna "calificación" en función de la columna "género", utilizaríamos el siguiente código:
df.groupby('género')['calificación'].mean()
Este comando tomará el dataframe df y lo agrupará en función de los valores únicos en la columna "género". A continuación, se calculará el promedio de la columna "calificación" para cada uno de esos grupos.
Calculando la media de una columna en función de otra columna
Supongamos que tenemos un conjunto de datos que contiene información sobre el salario y la edad de varios empleados. Queremos calcular el salario promedio de los empleados en función de su edad.
El primer paso es cargar los datos en un dataframe de Pandas:
import pandas as pd
datos = pd.read_csv('empleados.csv')
Una vez que los datos están cargados en un dataframe, podemos utilizar la función groupby para calcular el promedio de la columna de salario en función de la columna de edad:
salario_promedio_por_edad = datos.groupby('edad')['salario'].mean()
Este comando tomará el dataframe "datos" y lo agrupará en función de las edades únicas de los empleados. A continuación, se calculará el salario promedio para cada uno de esos grupos.
Ejemplos de Código
Aquí hay algunos ejemplos adicionales que ilustran cómo utilizar groupby en Pandas para calcular promedios:
Calculando la media de una columna en función de varias columnas
Supongamos que tenemos un conjunto de datos que contiene información sobre el salario, edad y género de varios empleados. Queremos calcular el salario promedio de los empleados en función de su edad y género.
salario_promedio_por_edad_y_genero = datos.groupby(['edad','género'])['salario'].mean()
Este comando tomará el dataframe "datos" y lo agrupará en función de las edades únicas y géneros únicos de los empleados. A continuación, se calculará el salario promedio para cada uno de esos grupos.
Utilizando operaciones de agregación adicionales
Además de calcular la media, la función groupby también nos permite aplicar otras operaciones de agregación, como calcular la mediana, la suma o el número de observaciones en cada grupo.
salario_mediano_por_edad = datos.groupby('edad')['salario'].median()
Este comando calculará la mediana del salario para cada edad única en el dataframe "datos".
Creando un nuevo dataframe basado en los grupos
En algunos casos, es posible que deseemos crear un nuevo dataframe basado en los grupos que hemos creado. Podemos hacer esto utilizando la función groupby, seguida de la función apply.
Por ejemplo, si queremos crear un nuevo dataframe que contenga el salario y la edad promedio de los empleados en cada grupo de edad, podríamos usar el siguiente código:
datos_agrupados = datos.groupby('edad')['salario'].mean().reset_index(name='salario_promedio_por_edad')
Este comando creará un nuevo dataframe "datos_agrupados" que contendrá dos columnas. La primera columna, "edad", contendrá las edades únicas de los empleados en los datos originales. La segunda columna, "salario_promedio_por_edad", contendrá el salario promedio para cada grupo de edad.
Conclusión
En este artículo, hemos explorado cómo utilizar la función groupby en Pandas para calcular el promedio de una columna de datos en función de otra columna. La función groupby es una herramienta muy poderosa en Pandas que puede ayudarnos a analizar datos de manera eficiente. Algunos de los ejemplos que hemos cubierto incluyen calcular la media en función de una sola columna y varias columnas, utilizando operaciones de agregación adicionales, y creando un nuevo dataframe basado en los grupos. Esperamos que estos ejemplos te ayuden a comenzar a explorar las posibilidades de la función groupby en tus propios conjuntos de datos.
Preguntas frecuentes
¿Puedo utilizar groupby en Pandas para calcular otras estadísticas además del promedio?
Sí, la función groupby en Pandas se puede utilizar para calcular muchas estadísticas diferentes, incluyendo la mediana, la suma y el recuento de observaciones en cada grupo.
¿Cuál es la sintaxis básica para utilizar la función groupby en Pandas?
La sintaxis básica para utilizar la función groupby en Pandas es la siguiente:
dataframe.groupby('columna')['columna_para_agregar'].función_agregada()
Donde "dataframe" es el conjunto de datos que deseamos analizar, "columna" es la columna que deseamos agrupar, "columna_para_agregar" es la columna para la cual deseamos calcular una estadística resumida, y "función_agregada" es la operación de agregación que deseamos realizar.
¿Puedo utilizar la función groupby en Pandas para agrupar por varias columnas a la vez?
Sí, en Pandas es posible agrupar filas de datos en función del valor de varias columnas utilizando una lista de columnas en la función groupby.
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