Inteligencia Artificial - Clase 03: Pandas!

Introducción a la manipulación de datos con Pandas

Resumen de la sección: En esta sección, el instructor introduce el tema de la manipulación de datos y cómo es importante en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial. También presenta la herramienta por excelencia para esto, que es Pandas.

Ingeniería de Datos

• La ingeniería de datos es todo el proceso de manipular, transformar y almacenar los datos para que puedan ser ingresados a un modelo inteligente.

• Es importante aprender a manipular y manejar los datos ya que en la vida real los datos no vienen siempre bien estructurados.

Operaciones con Pandas

• Pandas es una librería para manejo de datos.

• Se utiliza NumPy para operaciones matemáticas y numéricas.

• Se puede utilizar Matplotlib para hacer visualizaciones bonitas.

• Todo lo que se va a ver en esta clase se hará a través de programación.

Estadística Descriptiva

• La estadística descriptiva nos permite describir las características de un conjunto de datos sin necesidad de describir todo el conjunto.

• A través del código, se van a ver ejemplos prácticos sobre distribución, media, mediana y moda.

Introducción a los Data Frames

Resumen de la sección: En esta sección, el instructor introduce el concepto de data frames y explica cómo son diferentes de las variables y matrices tradicionales. También muestra cómo crear un data frame utilizando una función que genera datos aleatorios.

¿Qué es un Data Frame?

• Un data frame es un conjunto de datos estructurados que puede almacenar mucha información.

• A diferencia de las variables y matrices tradicionales, los data frames pueden contener múltiples valores en lugar de solo uno.

• Los data frames están diseñados para almacenar grandes cantidades de registros.

Creación de un Data Frame

• Para crear un nuevo data frame, utilizamos la función data.frame().

• Podemos utilizar funciones como runif() para generar datos aleatorios dentro del data frame.

• Es posible especificar el número de filas y columnas que tendrá nuestro data frame al momento de su creación.

Visualización del Data Frame

• Podemos utilizar la función head() para ver los primeros registros del data frame.

• Por defecto, head() muestra los primeros cinco registros, pero podemos cambiar esto especificando cuántos registros queremos ver.

• Cada vez que ejecutamos head(), los valores mostrados pueden cambiar debido a la generación aleatoria de datos.

Experimentación con el Data Frame

• Debido a que podemos generar grandes cantidades de datos en nuestros data frames, tenemos mucho espacio para experimentar con ellos.

• Podemos realizar medidas estadísticas sobre nuestros datos utilizando funciones como mean(), median(), etc.

Problema con pandas

Resumen de la sección: En esta sección, el presentador muestra cómo solucionar un problema común al trabajar con pandas en Python.

Importación de librerías

• Para solucionar el error "pandas no está definido", es necesario importar la librería pandas.

• También se recomienda importar las librerías numpy y matplotlib.pyplot para evitar problemas futuros.

Solución del error "plc no está definido"

• Si aparece el error "plc no está definido", es necesario importar la librería pipeplot.

• Se recomienda siempre importar las tres librerías (pandas, numpy y pipeplot) al inicio del código para evitar errores posteriores.

Gráfico de distribución

• El gráfico generado por el código muestra una distribución de datos.

• Los gráficos son útiles para visualizar los datos y resumirlos de manera clara.

Introducción a Pandas

Resumen: En esta sección, el instructor introduce la librería Pandas y explica cómo se utilizará en la clase.

Introducción a Pandas

• El instructor presenta la librería Pandas y su utilidad para el manejo de datos.

• Se menciona que se trabajará con un set de datos existente que contiene 37 registros.

• Se destaca que Pandas permite realizar operaciones matemáticas y reducir grandes sets de datos.

• Se muestra el código utilizado para importar las librerías necesarias para trabajar con Pandas.

Operaciones con Pandas

Resumen: En esta sección, el instructor muestra cómo utilizar Pandas para realizar operaciones con los datos.

Operaciones con Pandas

• El instructor comienza explicando que se realizarán operaciones con los 37 registros del set de datos.

• Se menciona que se utilizará un archivo CSV para cargar los datos en una estructura DataFrame de Pandas.

• Se destaca la capacidad de reducir grandes sets de datos utilizando pandas.

• El instructor muestra cómo importar las librerías necesarias y cargar los datos desde un archivo CSV.

• Se compara la eficiencia del código en Python vs Excel al trabajar con grandes sets de datos.

• El instructor muestra cómo ejecutar celdas en Jupyter Notebook y verificar si han sido ejecutadas correctamente.

• Se menciona que se utilizará la librería Matplotlib para realizar visualizaciones de datos.

• El instructor muestra cómo cargar un set de datos con más de 5 millones de registros utilizando Pandas.

• Se destaca la capacidad de Pandas para manejar grandes sets de datos y realizar operaciones matemáticas eficientemente.

Creación de datos aleatorios

Resumen de la sección: En esta sección, el orador explica cómo crear datos aleatorios utilizando una función en Python.

Creando datos aleatorios

• Se utiliza una función para crear datos aleatorios.

• Los datos creados son números enteros entre 0 y 120.

• La función utilizada es capaz de crear cualquier cantidad de datos necesarios.

Creación de matrices

Resumen de la sección: En esta sección, el orador muestra cómo crear matrices en Python.

Creando matrices

• Se crea una matriz utilizando la función "numpy.zeros".

• La matriz creada tiene un tamaño específico definido por el usuario.

• Los valores dentro de la matriz son todos cero.

Ejemplo práctico: creación y manipulación de matrices

Resumen de la sección: En esta sección, el orador muestra un ejemplo práctico sobre cómo crear y manipular matrices en Python.

Ejemplo práctico

• Se crea una matriz con valores aleatorios utilizando la función "numpy.random.rand".

• Se accede a los elementos individuales dentro de la matriz utilizando índices.

• Se pueden realizar operaciones matemáticas con las matrices, como sumarlas o multiplicarlas.