¿Qué son Datasets y Dataframes ?
El lenguaje de programación en R fue desarrollado específicamente para el análisis estadístico y la visualización de datos: esto lo hace destacar en Big Data por su capacidad de realizar análisis de datos complejos. Si nos centramos más en lo son los datasets y dataframes, ambos son utilizados para el almacenamiento de datos y más concretamente hacen referencia al tipo de estructura de datos que los soporta los datos.
A continuación, explicamos en más detalle cada uno de estos términos y sus características principales.
Datasets y Dataframes: definiendo conceptos
Si trabajas en un entorno digital, y sobre todo en uno relacionado con la protección de información cibernética o el Big Data, o estás formándote en esta área, seguro que en más de una ocasión has oído hablar de los datasets y dataframes. Sin embargo, ¿sabes qué son realmente y en qué se diferencian?
¿Qué es un dataset?
Su traducción a nuestra lengua sería “conjunto de datos” y es una colección de datos habitualmente tabulada. Un conjunto de datos o dataset corresponde a los contenidos de una única tabla de base de datos o una única matriz de datos de estadística, donde cada columna de la tabla representa una variable en particular, y cada fila representa a un miembro determinado del conjunto de datos que estamos tratando. En un conjunto de datos o dataset tenemos todos los valores que puede tener cada una de las variables, como por ejemplo la altura y el peso de un objeto, que corresponden a cada miembro del conjunto de datos. Cada uno de estos valores se conoce con el nombre de dato.
El conjunto de datos puede incluir datos para uno o más miembros en función de su número de filas. Además, incluye también las relaciones entre las tablas que contienen los datos.
¿Qué es un dataframe?
Podríamos trasladarlo al español como “hoja de datos o marco de datos”. Los dataframes son, por decirlo de forma sencilla, una clase de objetos especial en el lenguaje de programación R.
Este tipo de organización de datos se utiliza normalmente cuando se realiza un estudio estadístico sobre los objetos de una muestra: la información y los datos de la muestra se organizan en un dataframe. Se organizan en una hoja de datos, en los que cada fila corresponde a un objeto de la muestra y cada columna a una variable. Esta característica de organización de datos es la misma que en los datasets.
Si hablamos de la estructura de un dataframe, es muy similar a la de una matriz. Pero en una matriz solamente se admiten valores numéricos; a diferencia de la matriz, en un dataframe se puede incluir también datos alfanuméricos en su contenido.
¿Cómo se diferencian los Datasets y Dataframes?
Ambos instrumentos, Datasets y Dataframes son reconocidos como agrupaciones de datos que se organizan en tablas o matrices, con datos almacenados en filas y en columnas. Un Dataframe es un Datasets que también está estructurado en columnas.
El Dataframe a diferencia del Dataset admite valores con naturaleza alfanumérica, es decir que es capar de almacenar y estructurar múltiples tipos de datos. Sin embargo, ambas herramientas logran organizar y proporcionar simplicidad en el acceso de las tablas de datos.
Cada segundo el universo de los datos crece exponencialmente y se diversifica en un mundo de variedad de formatos. Para las organizaciones y los demás usuarios representa todo un reto poder alcanzar el ritmo de este crecimiento desenfrenado.
Big Data parece ser la mejor opción para poder canalizar las necesidades de almacenamiento de datos. Sin embargo, este recurso necesita estructurarse después de almacenado para que sea provechoso para el usuario.
