Extraer sus datos de cualquier fuente

1. ¿Qué es un DataFrame?

Un DataFrame puede considerarse como una tabla de base de datos o una hoja de cálculo de Excel, donde los datos se organizan en filas y columnas. Es una de las estructuras de datos principales que proporciona la biblioteca pandas, diseñada para gestionar y manipular datos de forma eficiente.

2. Estructura de un DataFrame

Un DataFrame se compone de varios elementos:

1. CSV, TXT y TSV

El formato CSV (Comma-Separated Values) es uno de los formatos de archivo plano más utilizados para almacenar datos. Menos restrictivo que un archivo Excel, puede gestionar volúmenes considerables de datos, lo que lo convierte en el formato predilecto para conjuntos de datos compartidos en plataformas especializadas como Kaggle.

La biblioteca pandas proporciona un método read_csv() capaz de leer una amplia variedad de archivos CSV. Aunque su sintaxis básica es sencilla, el dominio de sus muchos argumentos permite optimizar la lectura de datos en función de las necesidades específicas de cada proyecto.

En esta sección nos centraremos en los argumentos más utilizados. Con unos cincuenta disponibles, no sería eficaz memorizarlos todos. No obstante, la documentación oficial sigue siendo un recurso valioso para necesidades más concretas. Para facilitar la depuración, también veremos los mensajes de error más comunes y sus soluciones.

La siguiente tabla muestra los principales argumentos del método read_csv(). A continuación, exploraremos su uso práctico a través de algunos ejemplos concretos, ilustrando cómo estos parámetros pueden ajustarse para adaptarse a diferentes escenarios de lectura de datos.

El método read_csv() devuelve un DataFrame. Este es el caso de uso más común:

import pandas as pd  
  
CSV_PATH = './data/raw/source.csv'  
  
df = pd.read_csv(CSV_PATH,   
                 sep=','...

1. ¿Qué es una base de datos relacional?

Una base de datos relacional es una base de datos más general que se utiliza para una amplia variedad de aplicaciones. Las bases de datos relacionales utilizan una estructura denominada «modelo relacional», en la que los datos se almacenan en tablas (relaciones) definidas por columnas (atributos) y filas (tuplas). El objetivo principal de una base de datos relacional es el procesamiento de transacciones en línea (Online Transaction Processing, OLTP), que implica las operaciones diarias de una organización, como la entrada de pedidos, las transacciones financieras y la gestión de clientes.

Estas son las diferencias entre una base de datos relacional y un almacén de datos:

2. ¿Cuáles son las bases de datos más comunes?

Esta sección y la siguiente presuponen una comprensión básica de los conceptos de base de datos relacional y del lenguaje SQL.

Según la última encuesta de Stack Overflow sobre las tecnologías más populares entre los profesionales, las 10 principales bases de datos incluyen tanto sistemas SQL como NoSQL. Para esta sección sobre bases de datos relacionales, nos centraremos en las tres más utilizadas de cada categoría.

Hay dos formas principales de conectarse a una base de datos en Python:

Tomemos el ejemplo de PostgreSQL, un sistema de gestión de bases de datos relacionales de código abierto famoso por su escalabilidad...

1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?

Las bases de datos NoSQL (Not Only SQL) representan una alternativa a los sistemas tradicionales de gestión de bases de datos relacionales. Están diseñadas para ofrecer mayor flexibilidad, escalabilidad y mejor rendimiento, lo que las hace especialmente adecuadas para las necesidades de Big Data y las aplicaciones en tiempo real.

A diferencia de las bases de datos relacionales, con sus esquemas fijos, las bases de datos NoSQL pueden almacenar datos de forma no estructurada o semiestructurada. Las hay de varios tipos: orientadas a documentos (MongoDB), clave-valor (Redis), en columnas (Cassandra) y gráficas (Neo4j).

En el contexto de la Business Intelligence, las bases de datos NoSQL ofrecen varias ventajas significativas:

1. ¿Qué es un almacén de datos?

Un almacén de datos (Data Warehouse en inglés) es un sistema especializado de gestión de datos diseñado para apoyar las actividades de inteligencia empresarial (BI) y análisis. Se diferencia de las bases de datos operativas tradicionales por su capacidad para consolidar y almacenar grandes cantidades de datos históricos procedentes de fuentes heterogéneas.

El principal objetivo de un almacén de datos es ofrecer una visión coherente y a largo plazo de los datos de la empresa, que permita realizar análisis complejos sin afectar a los sistemas operativos. A diferencia de los sistemas de procesamiento de transacciones, los almacenes de datos están optimizados para las consultas analíticas y el almacenamiento de datos históricos.

Los almacenes de datos se caracterizan por cuatro aspectos fundamentales:

1. ¿Qué es FTP?

FTP (File Transfer Protocol) es un protocolo de red cliente/servidor utilizado para transferir archivos a través de Internet. Los clientes FTP se utilizan para enviar y recuperar archivos desde servidores que almacenan archivos y responden a las peticiones de los clientes.

Históricamente, FTP ha sido una forma popular de mover archivos grandes entre sistemas o entre ordenadores de escritorio y sistemas. FTP es también una forma común de compartir un archivo cuando es demasiado grande para adjuntarlo en un correo electrónico, subiéndolo a una ubicación neutral para el acceso de otros sistemas, software o individuos. El cliente profesional WS_FTP de Progress se desarrolló en 1994 como uno de los primeros clientes FTP disponibles comercialmente. Sin embargo, desarrollado en una época en la que había menos problemas de seguridad, el protocolo FTP carecía de las características de seguridad y gestión de archivos que son esenciales hoy en día para el intercambio de datos empresariales.

2. ¿Qué es SSH?

Secure FTP se desarrolló en respuesta a la necesidad de mejorar la seguridad a través de túneles. Utiliza Secure Shell 2 (SSH2), un protocolo de túnel seguro, para emular una conexión FTP y proporciona un canal cifrado y fácil de usar para transferencias de archivos utilizando...

1. ¿Por qué utilizar una interfaz de programación de aplicaciones?

En esta sección, utilizaremos interfaces de programación de aplicaciones (Application Programming Interface en inglés, más conocidas como API) para solicitar datos. Las API son conjuntos de definiciones y protocolos que permiten a las aplicaciones comunicarse entre sí.

En el campo del análisis de datos, las API se utilizan para acceder a datos de distintas fuentes, como bases de datos, archivos o servicios web (algunos de los más conocidos son X, Facebook, Github, eBay, Notion, etc.). También pueden utilizarse para compartir datos con otras aplicaciones.

Las API son especialmente útiles, por ejemplo, en los siguientes casos:

2. Algunas definiciones y un poco de teoría

Empecemos con una definición sencilla.

Una API es un conjunto de protocolos y herramientas que permiten a distintas aplicaciones informáticas comunicarse entre sí. Las API facilitan la integración de servicios, el intercambio de datos y la ampliación de funcionalidades entre distintas aplicaciones. Son esenciales para muchos usos distintos, como la sincronización de datos, la automatización del marketing, las asociaciones entre plataformas, la incorporación de funcionalidades externas y el intercambio de datos abiertos (open data). Las API desempeñan un papel crucial en la interconexión de los sistemas digitales modernos.

Cuando queremos recibir datos de una API, tenemos que hacer una petición. Las peticiones se utilizan en toda la Web. Por ejemplo, cuando consultó...

1. HTML/CSS básico

<!DOCTYPE html>  
<html>  
  <head>  
    <title>Page Title</title>  
  </head>  
  <body>  
    <h1>This is a heading</h1>  
    <p>This is a paragraph.</p>  
  </body>  
</html> 

body {  
  background-color: #f0f0f0;  ...