12. Tópicos extra

En este anexo se revisan algunos tópicos específicos relacionados a la librería pandas que no fueron cubiertos anteriormente, estos son

• Objeto pandas.Series

• Gráficos a partir de objetos de pandas

• Guardar y leer datos en formato HDF5

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

12.1. Objeto pandas.Series

El objeto pandas.Series es un arreglo de una dimensión (vector) que representa una secuencia

• Los elementos de la secuencia se identifican con un índice etiquetado index

• Todos los elementos son de un mismo tipo dtype

• La serie se identifica con un nombre name

A continuación veremos algunas formas de crear Series

Construyendo un objeto Series a partir de un dataframe

Cuando pedimos una columna de un DataFrame el objeto retornado es de tipo Series

Tecnicamente, una fila de un DataFrame también retorna como Series sin embargo los tipos se mezclan

clientes = ['Pablo', 'Marianna', 'Matthieu', 'Luis', 'Eliana', 'Cristobal']

ventas = {
    'lechugas [unidades]': [1, 0, 1, 2, 0, 0],
    'papas [kilos]': [0.5, 2, 1.5, 1.2, 0, 5]
}

df = pd.DataFrame(data=ventas, index=clientes)

display(f'La columna de lechugas es un objeto {type(df["lechugas [unidades]"])}',
        f'cuyo tipo es {df["lechugas [unidades]"].dtype}',
        f'La fila Matthieu es un objeto {type(df.loc["Matthieu"])}',
        f'cuyo tipo es {df.loc["Matthieu"].dtype}') 

"La columna de lechugas es un objeto <class 'pandas.core.series.Series'>"

'cuyo tipo es int64'

"La fila Matthieu es un objeto <class 'pandas.core.series.Series'>"

'cuyo tipo es float64'

Construyendo un objeto Series a partir de otras estructuras de datos

Un objeto Series se puede crear de forma más general usando el constructor

pandas.Series(data=None, 
              index=None,
              dtype=None, 
              name=None, 
              copy=False, 
              fastpath=False)

donde data puede ser un diccionarios, una lista o un ndarray

Por ejemplo:

plan_diario= {'dormir': 7, 'comer': 1, 'quehaceres': 1, 'trabajo': 10, 'procastinar': 5}

pd.Series(plan_diario, name='mi planificación de hoy')

dormir          7
comer           1
quehaceres      1
trabajo        10
procastinar     5
Name: mi planificación de hoy, dtype: int64

Nota

• Una columna o una fila de un DataFrame es un Series

• Varias Series se pueden unir para formar un DataFrame

12.2. Gráfico a partir de DataFrames

Se pueden crear gráficos sencillos directamente de un DataFrame

Puedes revisar en detalle la API para graficar en este link

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4), tight_layout=True)
df.plot(ax=ax, kind='line', subplots=True);

/tmp/ipykernel_23473/1562864067.py:2: UserWarning: To output multiple subplots, the figure containing the passed axes is being cleared.
  df.plot(ax=ax, kind='line', subplots=True);

La API es útil para hacer gráficos rapidamente. Si necesitamos mayor flexibilidad que la que ofrece la API siempre podemos extraer la data y graficarla con matplotlib o seaborn

12.3. Guardar y leer una tabla en formato HDF5

Podemos usar el atributo to_hdf para convertir nuestra tabla a formato HDF5

df.to_hdf(path_or_buf, # Path completo con nombre de archivo
          key: str, # Llave maestra del archivo
          mode: str = 'a', # Agrega lineas a un archivo existente (a) o crea una archivo nuevo (w)
          ...
         )

Por ejemplo

df.to_hdf("pandas_hdf.h5", key='excel', mode='w')

crea un archivo pandas_hdf.h5 en el directorio actual

Para lectura podemos usar la función read_hdf

mi_tabla_recuperada = pd.read_hdf("pandas_hdf.h5", key='/excel', mode='r')

Nota

Para tener esta funcionalidad se requiere instalar Pytables mayor a 3.5: PyTables/PyTables#719

Si necesita trabajar directamente sobre un archivo HDF5 en Python puede usar las librerías PyTables o h5py. A continuación se muestra un ejemplo con esta última:

import h5py
with h5py.File("pandas_hdf.h5", mode="r") as f:
    print(f["excel"].keys())
    print(f["excel"]['block0_items'][()])