Paquetes

Python intermedio para desarrolladores

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer

Los módulos son archivos de Python

Módulo = archivo de Python
¡Cualquiera puede crear uno!

Archivo de código en un portátil

Paquetes

Conjunto de módulos = paquete
- También llamado biblioteca
Público y gratuito
Se descarga de PyPI
Luego se importa y usa como módulos

Caja de cartón grande

¹ https://pypi.org/

Instalar un paquete

Terminal / Símbolo del sistema
```
python3 -m pip install <package_name>
```
python3: ejecuta código Python desde la terminal
pip: instalador preferido

Terminal de código

Instalar un paquete

python3 -m pip install pandas

Logo de Pandas

Paquete para manipular y analizar datos

Importar con alias

# Importa pandas
import pandas

Usa un alias para acortar el código

# Importa pandas con un alias
import pandas as pd

Crear un DataFrame

# Diccionario de ventas
sales = {"user_id": ["KM37", "PR19", "YU88"],
         "order_value": [197.75, 208.21, 134.99]}


# Convertir a un DataFrame de pandas
sales_df = pd.DataFrame(sales)


print(sales_df)

  user_id  order_value
0    KM37       197.75
1    PR19       208.21
2    YU88       134.99

Leer un archivo CSV

# Leer un archivo CSV en el directorio actual
sales_df = pd.read_csv("sales.csv")


# Comprobar el tipo de dato
print(type(sales_df))

pandas.core.frame.DataFrame

Previsualizar el archivo

# Método del DataFrame para previsualizar las primeras cinco filas
print(sales_df.head())

  user_id  order_value
0    KM37       197.75
1    PR19       208.21
2    YU88       134.99
3    NT43       153.54        
4    IW06       379.47

Comprobar la información del archivo

# Comprobar la información del archivo
print(sales_df.info())

RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 2 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype  
<hr />  ------       --------------  -----  
 0   user_id      3 non-null      object 
 1   order_value  3 non-null      float64
dtypes: float64(1), object(1)
memory usage: 180.0+ bytes

Funciones vs. métodos

# Esta es una función incorporada
print(sum([1, 2 ,3, 4, 5]))

Función = código que realiza una tarea

# Esta es una función de pandas
sales_df = pd.DataFrame(sales)

.head() solo funciona con DataFrames de pandas

# Este es un método
print(sales_df.head())

  user_id  order_value
0    KM37       197.75
1    PR19       208.21
2    YU88       134.99
3    NT43       153.54        
4    IW06       379.47

Método = función específica de un tipo de dato

¡Vamos a practicar!

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