Estás en: Home ¿Qué son los datasets y los dataframes en el Big Data?

¿Qué son los datasets y los dataframes en el Big Data?

15.11.2021

Descubre todos los detalles sobre los dataframes y los datasets, dos términos muy utilizados en el entorno Big Data

Si estás vinculado al mundo del Big Data o te estás iniciando en él, habrás escuchado los términos dataset y dataframe. Pero, ¿qué son los datasets y los dataframes exactamente? En este artículo de Afi Escuela de Finanzas explicamos qué son significan estos términos en el entorno del dato.

 

¿Qué es un dataset?

El término dataset es un anglicismo que, como muchos otros, se ha incorporado en el argot del Big Data, especialmente en el del Data Engineering. A pesar de que dataset se ha afianzado como término, de su traducción literal no es otra que "conjunto de datos".

Por ello, cuando se habla de datasets se hacen referencia a los contenidos de una única tabla de base de datos o una única matriz de datos de estadística.

Para comprender mejor el significado de dataset, imaginemos una columna de datos de una tabla. En ella, cada columna de la tabla representa una variable en concreto. Mientras que cada fila representa un miembro de datos que estamos tratando. El conjunto de datos o dataset hace referencia a todos los valores que podemos tener en cada una de las variables.

Dado que el Big Data hace referencia a grandes volúmenes de datos que los procesadores tradicionales no puedes procesar, los datasets no solo incluyen la tabla en la que se encuentran, sino que incluyen también las relaciones entre tablas que contengan otros datos.

Es por ello, que dataset es un término difícil de definir, pero se puede decir que se trata de una representación de datos residentes en memoria con un modelo de programación independientemente de cual sea el origen de estos datos.

Los datasets responden a los denominados datos estructurados del Big Data. Esto se debe a que la principal característica de los datasets es que ya tienen una estructura definida, a diferencia de los datos desestructurados o RDDD, los cuales son tolerantes a fallos y capaces de operar en paralelo.

¿Qué es un dataframe?

Del mismo modo que ocurre con el dataset, el término dataframe es un anglicismo que se ha colado en el diccionario del mundo Big Data. Sin embargo, dataframe no responde a una traducción literal exacta, por lo que resulta un término complejo de explicar o traducir. Así pues, los dataframes se pueden definir como una hoja de datos númericos y alfanuméricos compleja que es propia del lenguaje de programación en R.

Por tanto, los dataframes son una clase de objetos especiales propios de la programación en R que organiza los datos de un estudio estadístico de una muestra, por lo que los datos y ala información de una muestra se organizan en un solo dataframe. Para comprender de mejor modo este término, podemos decir que un dataframe es una hoja de cálculo de Excel compleja en la que se organizan datos, donde cada fila corresponde a un objeto de la muestra y cada columna a una variable.

A pesar de que un dataframe y una matriz disponen de una estructura muy similar, a diferencia de las matrices, los dataframes admiten valores numéricos y alfanuméricos en su contenido.

¿Qué diferencia hay entre un dataset y dataframe?

Al fin y al cabo tanto un dataset como un dataframe no dejan de ser un conjunto de datos organizados en estructuras rectangulares en forma de tabla o matriz, que almacenan datos en filas y columnas con unas variables que corresponden a determinados objetos. De modo, que la cuestión surge sola: ¿En qué se diferencia un dataset de u dataframe?

La principal diferencia entre un dataframe y un dataset es que un dataframe es un dataset organizado en columnas. Por así decirlo, podríamos decir que un dataframe sería una hoja de cálculo organizada en columnas y tablas. En este caso, en el dataframe dispondremos de los datos estructurados y cada columna con su nombre correspondiente.

Otra diferencia entre un dataset y un dataframe es que este último admite valores alfanuméricos, por lo que el dataframe puede admitir distintos tipos de datos, mientras que las matrices solo almacenan un único tipo de datos. Para comprender mejor las diferencias entre estos dos términos empleados en la gran mayoría de las herramientas Big Data.

Principales diferencias entre un dataset y un dataframe

  • Los dataframes son datasets organizados en columnas.
  • Un dataframe admite valores alfanuméricos.