Pandas

Infografía: Librería Pandas en Python

🐼 Pandas: Tu Aliado en el Análisis de Datos

¿Qué es Pandas?

Pandas es una librería de código abierto en Python que proporciona estructuras de datos y herramientas de análisis de datos de alto rendimiento y fáciles de usar.

¿Cómo se deriva el nombre "Pandas"?

El nombre Pandas proviene de "Panel Data", un término utilizado en estadística y econometría para referirse a conjuntos de datos que contienen observaciones a lo largo del tiempo para los mismos individuos.

Pasos típicos en el análisis de datos con Pandas

  1. Cargar: importar datos desde archivos como CSV, Excel o bases de datos.
  2. Preparar: limpiar y transformar los datos (quitar duplicados, manejar valores nulos, convertir tipos).
  3. Manipular: ordenar, filtrar, agrupar y modificar los datos según necesidades.
  4. Modelar: estructurar los datos para análisis estadístico o de machine learning.
  5. Analizar: generar visualizaciones, resúmenes y conclusiones a partir de los datos.

¿Por qué usar Pandas?

  • Estructuras de datos eficientes: Series y DataFrames.
  • Fácil de usar y muy poderosa.
  • Compatible con otras librerías como NumPy, Matplotlib y Scikit-learn.

¿Qué es un DataFrame?

Una estructura bidimensional con etiquetas para filas (índices) y columnas. Puede contener datos heterogéneos.

Pandas vs NumPy

Característica NumPy Pandas
Estructura Arreglos / Matrices Series y DataFrames
Etiquetas No Sí
Tipos de Datos Homogéneos Heterogéneos
Uso Ideal Cálculo Numérico Análisis de Datos

¿Qué puedes hacer con Pandas?

  • Cargar datos desde CSV, Excel, JSON, etc.
  • Filtrar, transformar y agrupar datos.
  • Manejo de datos faltantes.
  • Fusión y unión de tablas.
  • Trabajar con series de tiempo.

Instalación

Con pip:

pip install pandas

Si usas Anaconda, ya viene instalado por defecto.

Importación en tu código

import pandas as pd

📌 Siguiente paso...

En el próximo video veremos Pandas en acción con ejemplos prácticos.

¡Gracias por tu atención! 👋

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