Un dataframe es una herramienta de organización de datos que se utiliza para almacenar cualquier tipo de información. Pero cuando se habla de Data Science, estos suelen contener información relevante del Big Data. Es utilizado por los científicos de datos para clasificar la información que necesitan según los objetivos establecidos por la empresa.

Estos expertos pueden utilizar diferentes herramientas para llevar a cabo esta función, pero este recuadro tiene la característica de ser capaz de almacenar cualquier tipo de información y no sólo números. Igualmente, puede ser segmentado en diferentes columnas que indiquen diferentes tipos de información.

Para ser más específicos, un Dataframe es como una hoja de datos de Excel. Se trata de un anglicismo que no tiene una traducción exacta en español, sin embargo, algunos expertos se refieren a él como marco de datos, Se utiliza especialmente en programación R, que es un lenguaje de programación que permite crear entornos con un enfoque de análisis estadístico.

Esta hoja de datos permite realizar una organización de la información de forma más efectiva. Su función principal es extraer la información más relevante de un conjunto de datos estructurados y no estructurados del Big Data. Igualmente, no solo se emplea para el Data Science, ya que tiene usos dirigidos a cualquier tipo de estudio de objetos de una muestra.

Estos suelen organizarse en filas y columnas. Normalmente, cada fila corresponde a un objeto extraído de la muestra y cada columna indica las variables. Una de sus características más resaltantes es que se puede incluir datos alfanuméricos y utilizar fórmula de identificar para cada uno.

Diferencias entre un Dataset y un Dataframe

Es necesario mencionar esta diferencia, ya que un dataset suele compararse constantemente con un dataframe.

El primero también se trata de un término extranjero y suele traducirse como conjunto de datos. Hace referencia a una colección de información que se encuentra habitualmente tabulada. Normalmente, estos conjuntos de información suelen contener datos de grandes volúmenes en el Big Data, por lo tanto a veces es imposible que sean utilizados por aplicaciones de procesamiento tradicionales.

Su principal similitud es que ambos cuentan con figuras rectangulares en forma de tabla, segmentada en filas y columnas que representan diferentes valores y variables. Pero su diferencia principal es que el dataframe admite valores alfanuméricos. No obstante, el conjunto de datos sólo puede recopilar datos numéricos.

En fin, no se puede indicar cuál de los 2 es mejor, ya que todo dependerá de la finalidad de análisis y el objeto de estudio. Por ejemplo, cuando sólo se quieren almacenar datos numéricos como el peso, el volumen y la longitud se puede utilizar un conjunto de datos. Pero si se quiere almacenar información como una fecha detallada es necesario incluir caracteres como meses o días (lunes, martes, junio, agosto…)

¿Cómo se crea un Dataframe en programación R?

Para empezar a diseñar un dataframe en lenguaje R es necesario tener en cuenta algunos términos generales.

Para empezar, es necesario diferenciar que los renglones de la tabla incluyan, casos, individuos y observaciones, mientras que las columnas incluirán valores como atributos, rasgos o variables. Al mismo tiempo, estas son conocidas como etiquetas que se incluirán tanto en las columnas como en las filas.

Se inicia creando la tabla a partir de la función data.frame (). Seguidamente, el sistema arrojará un recuadro dónde debes indicar el número de columnas y vectores que requieres.

Es necesario mencionar que cada columna solo puede tener un tipo de datos. Pero la tabla puede incluir diferentes tipos de columnas. Estas suelen dividirse a través de un atributo .dtypes. Por ejemplo, imagina que quieres hacer la clasificación de una selección de frutas, los tipos de columnas deben incluir cada objeto estudiar, es decir cada fruta (lima, naranja, toronja).

Igualmente, debes incluir las etiquetas para las filas utilizando el atributo index, y las etiquetas para las columnas utilizando el atributo columns. Por ejemplo, la primera columna tendrá los nombres de cada fruta, pero la primera fila puede incluir la variable como color, tipo, semilla o flor.

Es necesario mencionar que una vez establecidas estas etiquetas no podrán ser modificadas, por eso se recomienda utilizar nombres fáciles de procesar e identificar. Al intentar cambiarlos es posible que el sistema arroje un error.

¿Cómo crear un Dataframe en Python?

Python también es un lenguaje de programación muy recomendado para organizar datos estadísticos, pero cuando se trata de crear un Dataframe se recomienda su herramienta Pandas. Este suele proporcionar estructuras muy similares a la programación R. Para crear un data frame vacío con solo nombre de columna en Pandas Python sigue los siguientes pasos.

Empieza por importar en Pandas como archivo “.pd”. Seguidamente, debes crear un marco de datos a partir de un diccionario que debe contener dos columnas, por ejemplo, nombre en colores, el primero es el nombre de la columna y el segundo es su contenido, de esta forma.

  • df = pd.DataFrame({‘numeros’: [1, 2, 3], ‘colores’: [‘rojo’, ‘blanco’, ‘azul’]})

Para continuar, puedes utilizar el parámetro columns para ordenar o especificar el orden del contenido, es decir, que los números “1, 2,3” estén asociados respectivamente con “rojo, blanco y azul”.

Combinar Dataframes con Pandas

Cuando se hace una recolección de datos a partir del Big Data, en ocasiones la información procede desde distintos archivos. Por lo tanto, a veces es necesario combinarlos para crear un solo marco de datos y proceder a analizarlos. Con Pandas se puede realizar esta operación para obtener un solo archivo incluyendo varios métodos como concat y merge, siendo el más recomendado es el primero.

Normalmente se debe indicar o especificar el eje de cada archivo al momento de importar. De esta forma, el sistema entiende automáticamente los nombres de las columnas iguales y se apilaran una debajo de otra. Por otro lado, si los nombres iguales son de las filas, entonces estos se combinarán verticalmente.

A veces, es necesario realizar esta unión para obtener un data frame más sustancial. De esta forma, se garantiza la consistencia de los nombres de los atributos utilizados. En general, conocer qué es un dataframe y cómo utilizarlo es de una gran ayuda para todos tus proyectos de Data Science.

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