Debes estar muy aburrid@ en el trabajo, o no tienes nada mejor que hacer, para pinchar en un enlace con la palabra clave 'Estadística'. Pero... ya que has pinchado intentaré que se haga lo más ameno posible.
Esta entrada está pensada para hacer una pequeña visita guiada por la librería de pandas en su sección de estadística. Y es que cuando hablamos de Python y de estadística es inevitable que surja pandas, pues tiene debajo todo el poder de la librería numpy para hacer multitud de cálculos de una forma muy eficiente.
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| Ya verás qué pronto te encariñas con estos seres. |
Lo primero, (y evidentemente lo más importante) es importar dicha librería para poder utilizarla, para aquellas personas que no estéis familiarizadas se hace de la siguiente forma:
A continuación, vamos a 'cargar' algunos datos, para luego poder ver algunas de las estadísticas. ¿Que, qué datos voy a cargar? Pues las estadísticas de todos los Pokémon de la 1º a la 6º generación que son 800 en total (Para aquellas personas que no estén familiarizadas con este mundillo de Pokémon no os preocupéis, os vais a enterar igual).
¡Vamos a la obra!
En primer lugar, decirte que en pandas cuando hablamos de unos datos en formato 2D (con filas y columnas) se le denomina DataFrame (DF para acortar), y es muy habitual utilizar sus siglas para crear una variable que contenga un DataFrame. En este caso llamaré df_pkm al DataFrame con todos los datos de los Pokémon, y para leer esos datos usaremos .read_csv( ) y posteriormente echaremos un vistazo a los datos que tenemos con .head( )
Hagamos un inciso para que entiendas los datos.
Las columnas de Type hacen referencia a la 'familia' a la que pertenece uno de estos entrañables seres, por ejemplo, Pikachu (probablemente el más conocido) es de tipo eléctrico. Las columnas que van desde HP (Health Points) hasta Speed, hacen referencia a los atributos de estos seres, expresado en formato de puntos, en lo que a mayor número mejor es en este aspecto, y la columna Total es la suma de todas estas columnas. La columna Generation hace referencia a cuando salió dicho Pokémon en los juegos (del 1 al 6) y la Legendary hace referencia a si es un Pokémon con unas estadísticas muy especiales. Después de esta mini-chapa (pero fundamental para entender el contexto) sigamos con lo que cierne al título de esta entrada.
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| Este es Pikachu, seguro que te suena |
Una vez tenemos cargado nuestro .csv en un DF, y antes de pasar a la parte de estadística, es fundamental comprobar el estado de nuestros datos, ya que, si no tenemos nuestros datos en un formato numérico (int, float, complex) no podremos operar con ellos como si fuesen números (Y sí, a veces ocurre que una columna que parece que está en formato numérico, pero en realidad está en un formato de texto (object)) . Para hacer una inspección rápida utilizaremos .dtypes
Aquí podemos comprobar que todas nuestras columnas que tienen números están en un formato numérico, por lo tanto, ¡podemos continuar!
Ahora vamos a sacar estadísticas de todos estos datos. Para ello usaremos una de las herramientas que con una simple instrucción podemos sacar las estadísticas más importantes, y esa no es otra que .describe( )
Si quieres acceder a un dato en concreto solo tienes que seguir la siguiente sintaxis:
¿Y si en lugar de números lo vemos en un gráfico?
Otra ventaja que presenta pandas es que además de tener numpy debajo para hacer los cálculos numéricos, tiene también a matplotlib, una librería diseñada para representar gráficos. La conjunción de estas dos librerías más lo que aporta pandas hace que sea una de las herramientas más utilizadas en Python.
Volviendo a nuestros datos, probablemente la mejor forma de representar este tipos de datos sea mediante un diagrama de cajas y bigotes, para ello usamos .boxplot( ). Y seleccionaré aquellas columnas que realmente tienen interés, dejando de lado a 'Total' que es la suma de las que represento en el siguiente diagrama y a 'Generation':
Como puedes observar con comandos sencillos se pueden obtener buenos resultados.
¿Qué tal si ahora para finalizar ponemos fin a la lucha que ha habido siempre en el mundillo de Pokémon usando la estadística?
Por fin sabremos si es mejor el tipo agua, fuego o planta (Para aquellas personas que no estén al día, al principio de todos los juegos te hacen elegir un Pokémon de entre estos 3 tipos, pero en el juego en general hay muchos más tipos). Lo que haremos será hacer este mismo gráfico pero para cada uno de esos tipos (agua, fuego y planta) y compararemos las gráficas para salir de dudas de cuál es el mejor tipo.
En primer lugar, lo que haremos será filtrar nuestro DF dejando únicamente aquellos Pokémon de tipo agua, fuego o planta, y guardaremos ese nuevo DF en pkm_wfg (wfg de las siglas de water, fire y grass), para ello haremos uso .loc[ ] y de .isin( )
Y finalmente, usaremos de nuevo .boxplot( ) esta vez con unos parámetros adicionales, el más importante es el 'by' utilizado para agrupar, hay que tener en cuenta que hay que agregar la columna que queremos usar como agregación, por ese motivo, añadiremos 'Type 1' a las columnas que usaremos en nuestro diagrama de cajas y bigotes.
Queda claro que gana el tipo fuego, pero cuidadito con los outliers de tipo agua que pueden apagar muchos incendios, y el tipo planta se queda como robusto siempre entre los dos tipos. Conclusión, no hay conclusión, aún seguiremos debatiendo si elegir entre Squirtle, Charmander o Bulbasaur
Y bueno espero que con esta pequeña visita guiada a pandas te hayas hecho una idea de lo potente que es esta herramienta y que hay muchas aplicaciones a nivel estadístico. Espero que hayas llegado al final y que no te haya matado de aburrimiento.
¡Muchas gracias por leerme!
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