DataFrames

La estructura de datos que se usa en pandas es el dataframe. Se puede crear de varias formas, pero la más común y sencilla es leer un conjunto de datos desde un archivo de texto, como lo hicimos anteriormente.

Habiendo descargado el archivo Nacimientos_1998.csv, se carga en un DataFrame que se llama df así:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Nacimientos_1998.csv',sep=';')

Particularidades de cargar los DataFrames

Hay diferentes funciones para leer los datos de un archivo. Todas comienzan por read_.
csvquiere decir “archivo separado por comas”, pero también se puede separar por punto y coma, o por tabulador. Si pandas no reconoce las columnas lo más problable es que tengamos que especificar otro separador. Esto se hace con la opción sep.
El segundo erro posible es la codificación. En encoding. Usualmente no se especifica. Si hay errores se puede cambiar en la opción encoding. O se puede usar un programa externo para guardar el archivo con la codificación correcta. En libreoffice:

File :arrow_right: Save as (opción :black_square_button: “edit filter settings”).

Características de los DataFrames

Se pueden averiguar las características de los dataframes así:

Su forma, en (filas,columnas), con: df.shape.

Ejemplo: en nuestro caso, (720984, 33), luego son 720984 registros de 33 variables.
Los nombres de las columnas: df.columns

Ejemplo: en este caso: Index(['cod_dpto', 'cod_munic', 'areanac', 'sit_parto', 'nom_inst', 'cod_inst', 'sexo', 'peso_nac', 'talla_nac', 'ano', 'mes', 'aten_par', 't_ges', 'numconsul', 'tipo_parto', 'mul_parto', 'apgar1', 'apgar2', 'gru_san', 'edad_madre', 'est_civm', 'niv_edum', 'codpres', 'codptore', 'codmunre', 'area_res', 'n_hijosv', 'fecha_nacm', 'n_emb', 'seg_social', 'edad_padre', 'niv_edup', 'profesion'], dtype='object')
Los primeros registros: df.head(), por defecto saca 5, pero se puede cambiar.

Ejemplo: en este caso:

   cod_dpto  cod_munic  areanac  sit_parto               nom_inst     cod_inst  sexo  ...  n_hijosv  fecha_nacm  n_emb  seg_social  edad_padre  niv_edup  profesion
0        27          6        1          1  HL LASCARIO BARBOZA A  270060013.0     1  ...         1         NaN      1           9          15         9          1
1        27         73        1          1            CSCC BAGADO  270730019.0     2  ...        99         NaN     99           9          99         9          2
2        27         75        2          2                    NaN          NaN     2  ...         1         NaN      1           9          25         2          3
3        27        361        2          1            CS ANDAGOYA  273610065.0     1  ...         1         NaN      1           9          19         3          1
4        27        361        2          1            CS ANDAGOYA  273610065.0     2  ...         1         NaN      1           9          33         3          1

[5 rows x 33 columns]

Los últimos registros: df.tail()

Out[14]: 
        cod_dpto  cod_munic  areanac  sit_parto nom_inst cod_inst  sexo  peso_nac  ...  area_res  n_hijosv  fecha_nacm  n_emb  seg_social  edad_padre  niv_edup  profesion
720979        73        168        1          2      NaN      NaN     2         9  ...       9.0        99         NaN     99           9          99         9          9
720980        17        524        1          2      NaN      NaN     2         9  ...       9.0        99         NaN     99           9          48         9          4
720981        70        124        9          2      NaN      NaN     1         9  ...       9.0        99         NaN     99           9          33         9          9
720982        13        760        9          2      NaN      NaN     1         9  ...       9.0        99         NaN     99           9          99         9          9
720983        76        606        9          9      NaN      NaN     1         9  ...       9.0        99         NaN     99           9          99         9          4

[5 rows x 33 columns]

Accediendo a variables (columnas)

En principio, cada columna corresponde a una variable.

Para acceder a los registros se puede:

Usar corchetes [], dentro de los cuales se escribe el nombre de la columna.
Usar el punto, seguido del nombre de la columna.

Funciones sobre las variables

Estas funciones son comunes a numpy, entonces no son únicas de los DataFrames, pero para nosotros basta con mencionarlas aquí. Mencionammos unas pocas, hay muchas más. Revisar la bibliografía de numpy y pandas.

unique: indica los valores que están en un conjunto de datos.
- Por ejemplo en la lista: [1,1,1,3,1,2], los valores que están son 1,2,3
- En el DataFrame que estamos usando, existe una variable llamada cod_dpto, que corresponde al código del departamento. Si queremos saber cuáles códigos de departamento están en el conjunto de datos que tenemos, podemos teclear:
  
  df.cod_dpto.unique()
  
  en este caso se obtiene:
  
  array([27, 52, 66, 63, 73, 95, 19, 17, 8, 20, 88, 70, 44, 47, 13, 81, 54, 68, 5, 23, 76, 86, 15, 41, 50, 25, 18, 85, 11, 94, 91, 99, 97])
  
  lo que quiere decir que usamos la función unique, en la columna (variable) cod_dpto, y obtuvimos como resultado un arreglo con esos valores.
min: indica el valor mínimo.
- Ejemplo: df.cod_dpto.min()
max: indica el valor máximo
- Ejemplo: df.cod_dpto.max()
otras funciones estadísticas, como kurt()para la curtosis, skew() para la asimetría, mean() para el promedio aritmético y mode() para la moda, entre otras.

Histogramas 🆕

Para crear un histograma se usa la librería matplotlib.pyplot y el comando hist. Primero llamamos la librería:

import matplotlib.pyplot as plt

Para hacer un histograma, digamos del peso al nacer, averiguamos primero cuáles son las categorías. Eso lo podemos hacer con un uso del comando unique:

print(df['peso_nac'].unique)

Hágalo. Qué categorías de peso obtiene?

Luego, para hacer un histograma, usamos el comando ‘plt.hist’. Se usa un número mayor a la categoría más alta. Como son 9 categorías, se usa 10:

plt.hist(df['peso_nac'],range=(1,10),bins=9)

Esto genera el histograma, de 9 divisiones, comenzando en 1.

También imprime dos vectores. El primero son las cuentas de los valores en las clases o categorías. El segundo es las divisiones de las categorías.

Material Complementario

Presentación “Comprender los datos”, del Laboratorio Analítica de Datos https://youtu.be/cMNKus4Bp2U
Presentación “Unir Bases”, del Laboratorio analítica de datos https://youtu.be/02zqIwUgBV8
Presentación “Planeación del modelo” del Laboratorio Analítica de datos https://youtu.be/GhGZLfxFXqM

Evaluación 2: Representación de datos de estadísticas vitales DANE

De una manera similar a cómo hicimos el histograma para los lanzamientos del dado, vamos a hacer uno para la talla de los nacimientos en 1998 según el municipio. Estos datos vienen de las estadísticas vitales del DANE. El diccionario de datos está en la página https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/366/data-dictionary/F1?file_name=Nacimientos_1998
- De los datos que tenemos de nacimientos del año 98, ¿cuál es el código mínimo de peso de neonatos en la base de datos?¿el máximo?
- Construya un histograma en el que se muestre el número de neonatos por cada categoría de peso. (ayuda: justamente se usa el comando que explicamos atrás.)
- Suponga que tenemos tres categorías: bajo peso, para neonatos con 2.5 kilos o menos; peso normal, mayores a 2.5 kg y menores a 4kg; peso alto, mayor o igual a 4kg. ¿que fracción de los neonatos caen en cada una de éstas categorías?
Con el mismo archivo, construya un histograma del sexo asignado al nacer a los neonatos de la tabla. ¿que fracción de los nacidos se le asignó sexo femenino?

Este ejercicio se hará en grupos de hasta tres personas. La evaluación del ejercicio corresponde a una de las evaluaciones del curso.

Fecha de Entrega 16 de Septiembre 2025.

2024 S2 A.vi Pandas