Manipulación de Datos en Pandas y Polars - Fase 4: Agrupación de información🐼🐻‍❄️♾️

En análisis de datos, uno de los pasos más poderosos (y a menudo subestimados) es agrupar información. Imagina que tienes una gran hoja de cálculo con datos de cientos de observaciones. ¿Cómo extraer sentido de todo eso?

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📊 Aquí entra en juego el agrupamiento: una técnica que nos permite resumir los datos en función de una o más columnas clave, para obtener información como:

• El promedio de una característica.

• La cantidad de observaciones por categoría.

• Cómo se distribuyen ciertos valores entre grupos.

Estoy utilizando librerías como Pandas y Polars, las cuales permiten hacer esto de forma muy eficiente. La lógica es simple: agrupar, luego resumir. (.groupby()⬅️🐼 & .group_by()⬅️🐻‍❄️)

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📌 Esta es una etapa crucial, ya que agrupar y resumir es el puente entre la exploración inicial de los datos y los análisis más profundos o predictivos. En mi Repositorio-GitHub-Pandas-Polars, estoy documentando los ejemplos y las pruebas que realizo en esta fase con Pandas y Polars.

📊En próximas entradas hablaré de cómo este concepto se traslada a entornos de big data como Spark, donde el agrupamiento cobra una nueva dimensión.