Errores comunes en Pandas Python, cómo solucionarlos y evitarlos en el futuro

Pandas es una de las librerías más populares para trabajar con matrices o arrays en Python, facilitando enormemente el análisis de y la manipulación de los mismos mediante DataFrames. Aunque es una biblioteca de código Python muy útil y potente, también puede presentar errores y excepciones durante su uso.

En este artículo, revisaremos algunos de los errores más comunes que se pueden presentar al trabajar con Pandas y cómo solucionarlos. Algunos de estos errores incluyen la excepción "KeyError" al intentar acceder a una columna o fila que no existe, la excepción "TypeError" al trabajar con valores de tipos de datos diferentes o faltantes, y el resultado inesperado al hacer merge o join de dataframes con filas duplicadas o valores faltantes.

Aprender a manejar y evitar estos errores es esencial para trabajar de manera eficiente con Pandas y aprovechar al máximo sus herramientas y funcionalidades. En este artículo, mostramos las soluciones y recomendaciones más habituales para solucionar errores y hacer que un trabajo profesional con Pandas, consiguiendo que el mismo sea más fluido, sin problemas y dando como resultado un ahorro de tiempo en la codificación del código Python.

Índice de contenidos:

A continuación, puedes encontrar los problemas comunes en la librería Pandas y cómo solucionarlos o evitarlos:

Error al acceder a columna que no existe en DataFrame

Cuando se intenta acceder a una columna o fila que no existe, se produce una excepción "KeyError". Para solucionarlo, puedes verificar si la columna o fila existe antes de acceder a ella o usar el método "get" en lugar de la indexación:

if "columna" in df:
else:
    print("La columna no existe")

valor = df.get("columna")

Error al acceder a columna con índice incorrercto en pandas

Si intentas acceder a una fila o columna con un índice de tipo cadena y el índice no está en el formato correcto, se produce una excepción "KeyError". Asegúrate de que el índice esté en el formato correcto y que las mayúsculas y minúsculas coincidan. También puedes usar el método "loc" para acceder a filas o columnas por su etiqueta:

valor = df.loc["fila"]

Error al concatenar DataFrames con diferentes número de columnas

Si intentas concatenar dos dataframes con diferentes columnas, se produce una excepción "ValueError". Asegúrate de que ambos dataframes tengan las mismas columnas o especifique las columnas que deseas incluir en el nuevo dataframe:

df1 = pd.DataFrame({"col1": [1,2], "col2": [3,4]})
df2 = pd.DataFrame({"col2": [5,6], "col3": [7,8]})

df3 = pd.concat([df1, df2], axis=1)  # ValueError
df3 = pd.concat([df1, df2[["col2"]]], axis=1)  # ok

Para solucionar estos errores, puedes consultar cómo concatenar y fusionar dos dataframes correctamente con pandas Python.

Error al asignar valor a una cela o fila de DataFrame

Si intentas asignar un valor a una celda o fila de un dataframe y el índice o la columna no existen, se produce una excepción "KeyError". Asegúrate de que el índice o la columna existan o usa el método "set_value" o "at" para asignar valores:

# Asigna valor a la celda en la fila 5 y columna "columna"
df.at[5, "columna"] = valor 

# Asigna valor a la celda en la fila 5 y columna "columna"
df.set_value(5, "columna", valor)

El método 'at' de Pandas es una forma de acceder a los valores de un dataframe de forma más rápida que con la indexación tradicional. El método at permite acceder a un valor usando el índice y la etiqueta de columna. Esto puede ser útil cuando trabajamos con dataframes grandes y necesitamos acceder a un valor en particular de forma rápida. Por ejemplo, para acceder al valor de la celda en la fila 5 y columna "columna" de un dataframe llamado df, puedes usar el siguiente código:

valor = df.at[5, "columna"]

El método 'at' es más rápido que la indexación tradicional porque no devuelve una serie, sino que devuelve el valor en sí. Sin embargo, también es menos versátil que la indexación tradicional, ya que solo permite acceder a un valor en particular y no a una sección del dataframe.

Error por diferente tipo de dato en el DataFrame

Si intentas realizar una operación en un dataframe y tienes valores de tipos de datos diferentes en una columna, puedes obtener una excepción "TypeError". Asegúrate de que todos los valores de la columna sean del mismo tipo de datos o conviértelos a un tipo de datos compatible antes de realizar la operación:

# Convierte todos los valores de la columna a enteros
df["columna"] = df["columna"].astype(int)

Error en pandas merge y pandas join al fusionar DataFrames con mismo valor de unión

Si intentas hacer merge o join de dos dataframes y tienes filas con el mismo valor en la columna de unión pero diferentes valores en otras columnas, puedes obtener un resultado inesperado. Asegúrate de que cada fila en un dataframe tenga un valor único en la columna de unión o especifique cómo manejar los valores duplicados en la columna de unión:

df1 = pd.DataFrame({"col1": [1,2], "col2": [3,4]})
df2 = pd.DataFrame({"col1": [1,2], "col3": [5,6]})

# Filas con valores duplicados en col1 se fusionan y se produce un resultado inesperado
df3 = pd.merge(df1, df2, on="col1")

# Filas con valores duplicados en col1 se conservan y se incluyen valores NaN
df3 = pd.merge(df1, df2, on="col1", how="outer")

Error por valores NaN, nulos o vacíos

Si intentas realizar una operación en un dataframe y tienes valores faltantes (NaN) en una columna, puedes obtener un resultado inesperado o una excepción "TypeError". Asegúrate de que todos los valores de la columna sean válidos o especifique cómo manejar los valores faltantes:

# Convierte todos los valores de la columna a enteros
df["columna"] = df["columna"].astype(int)

# Rellena los valores faltantes con 0
df["columna"].fillna(0)

# Elimina las filas con valores faltantes
df["columna"].dropna()

# Rellena los valores faltantes con una interpolación lineal entre los valores vecinos
df["columna"].interpolate()

Error de duplicados en pandas Python

Si intentas realizar una operación en un dataframe y tienes valores duplicados en una columna, puedes obtener un resultado inesperado o una excepción "TypeError". Asegúrate de que cada valor en la columna sea único o especifique cómo manejar los valores duplicados:

# Convierte todos los valores de la columna a enteros
df["columna"] = df["columna"].astype(int)

# Devuelve una serie booleana indicando si cada valor es duplicado o no
df["columna"].duplicated()

# Devuelve un dataframe con las filas que tienen valores duplicados en la columna "columna"
df[df["columna"].duplicated()]

# Devuelve un dataframe sin filas con valores duplicados en la columna "columna"
df.drop_duplicates(subset="columna")

# Devuelve un dataframe sin filas con valores duplicados en la columna "columna", conservando la primera aparición de cada valor
df.drop_duplicates(subset="columna", keep="first")

# Devuelve un dataframe sin filas con valores duplicados en la columna "columna", conservando la última aparición de cada valor
df.drop_duplicates(subset="columna", keep="last")

Error por espacios en blanco al principio o final de la columna pandas

En ocasiones, el error puede venir porque el nombre de la columna contiene espacios en blanco tanto al principio como al final del nombre. Para eliminar espacios en blanco en el header del dataframe hay que realizar lo siguiente:

# Quita espacios en blanco al principio y al final de cada valor de la columna
df["columna"] = df["columna"].str.strip()

Error por codificación incorrecta, Text Unicode erróneo

Si intentas realizar una operación en un dataframe y tienes valores con codificación de caracteres incorrecta en una columna, puedes obtener un resultado inesperado o una excepción "UnicodeDecodeError". Asegúrate de que todos los valores de la columna estén codificados correctamente o conviértelos a la codificación correcta antes de realizar la operación:

# Convierte la codificación de los valores de la columna a UTF-8
df["columna"] = df["columna"].str.encode("utf-8").decode("utf-8")

Error con fechas en pandas "ValueError"

Otro error común al trabajar con fechas en Pandas es la excepción "ValueError" al intentar parsear una fecha con el formato incorrecto. Esto puede suceder cuando se intenta leer una fecha de un archivo o una base de datos y el formato de la fecha no coincide con el esperado. Para solucionar este problema, puedes especificar el formato correcto de la fecha al leer el archivo o la base de datos, o bien puedes usar el método "to_datetime" de Pandas para parsear la fecha y convertirla al formato correcto:

# Especifica el formato de la fecha al leer el archivo
df = pd.read_csv("archivo.csv", parse_dates=["columna_fecha"], date_parser=lambda x: pd.datetime.strptime(x, "%d/%m/%Y"))


# Parsea y convierte la fecha a un tipo de datos fecha y hora de Pandas
df["columna_fecha"] = pd.to_datetime(df["columna_fecha"], format="%d/%m/%Y")

Es importante tener en cuenta que el formato de la fecha debe coincidir exactamente con el de los valores de la columna, incluyendo el orden de los días, meses y años y los separadores usados. De lo contrario, se producirá la excepción "ValueError". Espero que esto te ayude a solucionar o evitar errores comunes al trabajar con fechas en Pandas.

Tenemos un artículo con ejemplos de código para aprender a trabajar con fechas y series temporales con pandas.

Pandas Python Data Analysis Library

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