Manipulación de datos en Python frente a R: dplyr frente a pandas

Introducción

La manipulación eficaz de los datos es esencial en cualquier flujo de trabajo de la ciencia de datos. Tanto R como Python proporcionan potentes bibliotecas para esta tarea: dplyr en R y pandas en Python. Aunque la sintaxis difiere entre los dos, las funcionalidades básicas, como filtrar, agrupar, resumir y unir datos, son muy similares. En este tutorial, ofrecemos ejemplos paralelos de operaciones comunes de manipulación de datos en dplyr y pandas, ayudándole a entender las similitudes y diferencias en su transición entre estos dos ecosistemas.

Filtrar Datos

El filtrado es una de las operaciones más fundamentales. A continuación se muestran ejemplos de filtrado de filas en las que la variable value es mayor que 5.

Ejemplo R (dplyr)

library(dplyr)

# Crear un marco de datos de muestra
data <- data.frame(
  id = 1:10,
  value = c(5, 3, 6, 2, 8, 7, 4, 9, 1, 10)
)

# Filtrar filas donde valor > 5
filtered_data <- data %>% filter(value > 5)
print(filtered_data)

  id value
1  3     6
2  5     8
3  6     7
4  8     9
5 10    10

Ejemplo Python (pandas)

import pandas as pd

# Crear un DataFrame de muestra
data = pd.DataFrame({
    'id': list(range(1, 11)),
    'value': [5, 3, 6, 2, 8, 7, 4, 9, 1, 10]
})

# Filtrar filas donde valor > 5
filtered_data = data[data['value'] > 5]
print(filtered_data)

   id  value
2   3      6
4   5      8
5   6      7
7   8      9
9  10     10

Agrupación y resumen de datos

Agrupar datos y calcular estadísticos de resumen es crucial para comprender las distribuciones de los datos. A continuación, agrupamos por una variable categórica y calculamos la media de una variable numérica.

Ejemplo R (dplyr)

library(dplyr)

# Crear datos de muestra con una variable de agrupación
data <- data.frame(
  group = rep(c("A", "B"), each = 5),
  value = c(5, 3, 6, 2, 8, 7, 4, 9, 1, 10)
)

# Agrupar por 'grupo' y resumir el valor medio
summary_data <- data %>%
  group_by(group) %>%
  summarize(avg_value = mean(value))
print(summary_data)

# A tibble: 2 × 2
  group avg_value
  <chr>     <dbl>
1 A           4.8
2 B           6.2

Ejemplo Python (pandas)

import pandas as pd

# Crear DataFrame de ejemplo con una columna de agrupación
data = pd.DataFrame({
    'group': ['A']*5 + ['B']*5,
    'value': [5, 3, 6, 2, 8, 7, 4, 9, 1, 10]
})

# Agrupar por <grupo> y calcular la media de <valor>
summary_data = data.groupby('group')['value'].mean().reset_index()
print(summary_data)

  group  value
0     A    4.8
1     B    6.2

Unir datos

Unir (fusionar) conjuntos de datos es una tarea común cuando se combinan datos de múltiples fuentes. A continuación se muestra un ejemplo de unión a la izquierda.

Ejemplo R (dplyr)

library(dplyr)

# Creación de dos marcos de datos de ejemplo
df1 <- data.frame(
  id = 1:5,
  value1 = c("A", "B", "C", "D", "E")
)

df2 <- data.frame(
  id = c(3, 4, 5, 6),
  value2 = c("X", "Y", "Z", "W")
)

# Left join df1 with df2 on dplyr
joined_data <- left_join(df1, df2, by = "id")
print(joined_data)

  id value1 value2
1  1      A   <NA>
2  2      B   <NA>
3  3      C      X
4  4      D      Y
5  5      E      Z

Ejemplo Python (pandas)

import pandas as pd

# Crear dos marcos de datos de muestra
df1 = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3, 4, 5],
    'value1': ["A", "B", "C", "D", "E"]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'id': [3, 4, 5, 6],
    'value2': ["X", "Y", "Z", "W"]
})

# Realice una fusión a la izquierda en 'id
joined_data = pd.merge(df1, df2, on="id", how="left")
print(joined_data)

   id value1 value2
0   1      A    NaN
1   2      B    NaN
2   3      C      X
3   4      D      Y
4   5      E      Z

Conclusión

Este tutorial ha proporcionado ejemplos lado a lado comparando técnicas de manipulación de datos en R usando dplyr y en Python usando pandas. Ya sea que esté filtrando filas, agrupando datos para estadísticas de resumen o uniendo conjuntos de datos, ambos ecosistemas ofrecen herramientas poderosas y similares para realizar sus tareas de manipulación de datos. Comprender estos paralelismos puede facilitar enormemente la transición entre R y Python y ayudarle a elegir la herramienta adecuada para sus proyectos de ciencia de datos.

Lecturas adicionales

• Python para usuarios de R: transición a Python para la ciencia de datos
• Visualización de datos para usuarios de R: ggplot2 frente a matplotlib/Seaborn
• Flujos de trabajo de aprendizaje automático: tidymodels frente a scikit-learn
• Sintaxis de R frente a sintaxis de Python: guía comparativa

Feliz codificación, y disfrute aprovechando el poder tanto de dplyr como de pandas en sus flujos de trabajo de ciencia de datos!

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Nota

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