Análisis de datos con Python: una introducción a Jupyter Notebook y las librerías NumPy y Pandas

Los analistas de datos son profesionales de la tecnología cuya labor consiste en recopilar, procesar, analizar e interpretar datos. Este proceso apoya a las empresas a tomar mejores decisiones, conduce a nuevos hallazgos e inclusive puede ayudar a mejorar la gestión administrativa. En suma, el análisis de datos es una profesión tecnológica con diversas aplicaciones para diferentes áreas.

El analista de datos necesita diferentes herramientas para ejercer su profesión. Una de las más importantes es el lenguaje de programación Python. En este artículo aprenderás por qué el análisis de datos con Python es esencial para esta profesión, así como las posibilidades que aprender Python ofrece a los analistas a través de Jupyter Notebook, NumPy y Pandas.

Python es un lenguaje de programación sumamente utilizado, no sólo en el análisis de datos sino en otras profesiones tecnológicas, debido a que ofrece soluciones a una amplia gama de problemas y se emplea en la mayoría de las plataformas. Además, aprender Python tiene algunas ventajas, como:

🔶 Sintaxis sencilla: a diferencia de otros lenguajes, la sintaxis de Python es simple, ya que no utiliza expresiones y símbolos complicados o innecesarios. Esto hace que su código sea comprensible y limpio.
🔶 Estandarización: decir que Python es un lenguaje estandarizado, implica que hay una metodología única para escribir código en él. Esta característica hace que cualquier código escrito en Python sea legible para cualquier programador.
🔶 Interpretabilidad: las plataformas más populares cuentan con un intérprete para Python, inclusive en distribuciones de Linux. Además, los lenguajes interpretables como Python ofrecen capacidades de debugging muy valoradas por los programadores.
🔶 Ampliabilidad: Python es capaz de interactuar con una cantidad muy variada de softwares. También se integra con facilidad a otros programas como componente.

La popularidad de Python es notoria para la mayoría de las profesiones tecnológicas. Lo utilizan desarrolladores de videojuegos, desarrolladores web, científicos de datos, entre otros. Pero, ¿por qué aprender Python específicamente para el análisis de datos? Veamos esto a continuación.

Los datos por sí solos no sirven de nada: necesitan ser procesados para ser útiles. Es aquí donde el trabajo del analista de datos se vuelve fundamental. Estos profesionales acceden a diferentes fuentes para extraer los datos, limpiarlos, procesarlos y finalmente visualizarlos. Los analistas de datos pueden utilizar Python para cada una de estas etapas, pues cuenta con diversos entornos interactivos y librerías que facilitan el proceso. Exploremos algunos de ellos.

Jupyter Notebook es un entorno interactivo para Python con la capacidad de ejecutar fragmentos de un código para verificar su funcionalidad, sin tener que ejecutar el programa completo. Es, además, capaz de generar resultados de estos fragmentos y visualizarlos para el analista de datos. Esta característica le permite crear gráficas de todo tipo: de barras, de líneas, de dispersión, histogramas y diagramas de caja.

Jupyter Notebook puede ejecutarse de forma local y a través de la nube. La instalación local requiere de Python, por lo que debe descargarse primero de su página oficial. Una vez instalado, deberás acceder al Command Prompt, en caso de utilizar Windows, o a la Terminal en caso de utilizar MacOS o Linux, e ingresar los siguientes comandos:

Sin embargo, una forma más sencilla de instalar Jupyter Notebook es a través de Anaconda, una distribución de Python que instala de forma automática el lenguaje de programación, Jupyter Notebook y otros paquetes que se utilizan para el análisis de datos y la ciencias computacionales en general.

Como toda biblioteca, Pandas cuenta con una serie de funciones pre-establecidas que el analista de datos puede utilizar. Sirve específicamente para trabajar con datos estructurados en tablas, llamados panel. De hecho, de ahí proviene su nombre: PANel DAta = Pandas.

En muchas ocasiones, estos datos estructurados estarán en un formato poco adecuado para el objetivo del proyecto. Los analistas de datos utilizan Pandas para procesarlos, limpiarlos y convertirlos a un formato apropiado.

Pandas trabaja a partir de estructuras de datos, las cuales funcionan como una representación con propiedades y métodos de almacenamiento predefinidos. El analista de datos que utiliza Pandas se enfocará principalmente en dos tipos de estructuras de datos: series y data frames.

Las series son matrices unidimensionales. Cada serie está constituida por diferentes elementos, donde a cada elemento le corresponde un índice, el cual puede ser un número, una letra o un código predeterminado. Los índices se utilizan para acceder a un tipo de elemento específico, reemplazar sus valores o filtrarlo. Las series tienen un tamaño fijo: una vez que se crea, no podrán agregarse elementos.

Los data frames son matrices bidimensionales estructurados en series, donde cada elemento ocupa una celda y le corresponde una fila y columna.

Aquí algunas de las funciones elementales de Pandas:

NumPy corresponde a la abreviación de Numerical Python. Es una librería de Python que sirve para trabajar con arrays, una variable especial capaz de albergar más de un valor en un momento determinado. Los analistas de datos utilizan NumPy por su capacidad para trabajar con grandes conjuntos grandes de datos (o Big Data) y realizar operaciones matemáticas complejas.

Un Ndarray es una estructura de datos con filas y columnas específica de NumPy. Con Ndarray puedes alojar muchos números configurados de manera específica, con la condición de que los números al interior sean del mismo tipo: por ejemplo, números enteros. Los Ndarray pueden realizar sumas, divisiones, restas y multiplicaciones con facilidad.

A diferencia de las listas en Python, los Ndarray están diseñados especialmente para hacer operaciones matemáticas con rapidez. Esto se debe a que los métodos que utiliza, se implementan a través del lenguaje de programación C. Otra diferencia importante es que los Ndarray tienen dimensiones múltiples (es decir, que no son solamente unidimensionales o bidimensionales), por lo que representan estructuras de datos complejas como imágenes o matrices.

Aquí algunas de las funciones elementales de NumPy:

Como mencionamos antes, aprender Python es fundamental para el análisis de datos, y de cierta forma para cualquier otra carrera en tecnología. Existen diversos recursos en línea que te ayudarán dominar este lenguaje de programación, aunque una gran forma de aprender Python e iniciar como analista de datos desde cero es a través de un bootcamp en línea, como los de TripleTen.

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