Manipulación de Datos en Pandas y Polars - Fase 5: Uniones Columnares 🐼🐻❄️♾️📊
- Brayan Neciosup
- 19 ago
- 1 Min. de lectura
Cuando nos encontramos trabajando en proyectos de ingeniería de datos, es común tener varios datasets relacionados que necesitamos combinar. Una de las formas más importantes de hacerlo es mediante uniones columnar (joins), es decir, combinaciones basadas en columnas en común.
En este contexto, existen dos funciones muy importantes:
En Pandas, la función principal para unir datasets columnares es merge.
En Polars, su equivalente es join.
Ambas funcionan de manera muy similar al concepto de joins en SQL, permitiendo unir datasets a través de llaves comunes. Esto es lo que conocemos como una unión columnar.
Tipos de uniones más comunes:
Inner Join: solo mantiene los registros que coinciden en ambos datasets.
Left Join: mantiene todos los registros de la tabla izquierda, completando con datos de la derecha.
Right Join: lo opuesto al Left Join.
Outer Join: conserva todos los registros de ambos datasets, rellenando con valores nulos donde no haya coincidencias.
¿Por qué es importante dominar esto?
Las uniones nos permiten generar trazabilidad en los datos y construir un pipeline analítico sólido. Por ejemplo, a través de un merge/join entre clientes y ventas podemos obtener:
Los clientes más rentables.
Las tendencias de consumo.
Segmentaciones útiles para marketing y ventas.
📌En conclusión, ya sea que trabajes con Pandas en proyectos de análisis exploratorio o aproveches la eficiencia de Polars en grandes volúmenes de datos, dominar las uniones columnares es un paso esencial para crecer como analista o ingeniero de datos.
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