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Desarrollo Tecnológico

¿Qué es Pandas (librería de Python): cómo funciona y para qué sirve?

por Erick Roch Moraguez
¿Qué es Pandas (librería de Python): cómo funciona y para qué sirve?
¿Qué es Pandas (librería de Python): cómo funciona y para qué sirve?

Tabla de contenidos

Si te dedicas al análisis y la manipulación de datos, probablemente hayas oído hablar de Pandas, una popular biblioteca de Python para la ciencia de datos. Pandas es una biblioteca de código abierto que proporciona potentes estructuras de datos y funciones para trabajar con datos estructurados. Es una herramienta imprescindible para cualquiera que trabaje con grandes conjuntos de datos, ya que permite cargar, transformar y analizar datos con facilidad.

Gracias a su sintaxis intuitiva y flexible, Pandas se ha convertido en la biblioteca de referencia para científicos de datos, analistas e investigadores de todo el mundo. En este artículo, profundizaremos en qué es Pandas, cómo funciona y qué puede hacer por ti. Tanto si eres un principiante como un analista de datos experimentado, este artículo te proporcionará los conocimientos que necesitas para empezar a utilizar Pandas y llevar tus habilidades de análisis de datos al siguiente nivel. Así que, ¡empecemos y exploremos el mundo de Pandas!

Introducción a Pandas

Pandas es una librería de Python que se utiliza para la manipulación y análisis de datos. Fue creada por Wes McKinney en 2008 mientras trabajaba en AQR Capital Management. McKinney quería una herramienta que le permitiera trabajar con datos financieros de manera más eficiente, así que creó Pandas. Pandas se basa en otras dos populares bibliotecas de Python, NumPy y Matplotlib. NumPy ofrece soporte para matrices y arrays multidimensionales de gran tamaño, mientras que Matplotlib es una biblioteca de trazado para crear visualizaciones. Pandas combina la funcionalidad de estas dos bibliotecas y proporciona características adicionales para trabajar con datos estructurados.

¿Qué es una librería Python?

Una librería Python es una colección de código pre-escrito que puede ser importado y utilizado en programas Python. Las librerías proporcionan funcionalidad adicional a Python y permiten a los desarrolladores escribir código de forma más eficiente. Hay miles de bibliotecas de Python disponibles, cada una con su propio conjunto de funciones y características. Algunas de las bibliotecas de Python más populares son NumPy, Matplotlib, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow y Keras. Estas bibliotecas son herramientas esenciales para la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Historia de Pandas

Pandas fue creado por Wes McKinney en 2008 mientras trabajaba en AQR Capital Management. McKinney estaba frustrado con las limitaciones de Excel y quería una herramienta que le permitiera trabajar con datos financieros de manera más eficiente. Empezó a trabajar en Pandas como un proyecto paralelo y publicó la primera versión de la biblioteca en 2011. Desde entonces, Pandas se ha convertido en una de las bibliotecas de Python más populares para la manipulación y el análisis de datos.

Principales características y ventajas del uso de Pandas

Pandas proporciona una serie de estructuras de datos y funciones para trabajar con datos estructurados. Las dos principales estructuras de datos en Pandas son Series y DataFrames. Una Serie es un array unidimensional que puede almacenar cualquier tipo de datos, mientras que un DataFrame es una tabla bidimensional que puede almacenar múltiples Series. Pandas proporciona una serie de funciones para seleccionar, filtrar y manipular datos en estas estructuras. Algunas de las principales ventajas de usar Pandas incluyen:

  • Carga eficiente de datos y manipulación de grandes conjuntos de datos.
  • Sintaxis intuitiva y flexible para la manipulación y el análisis de datos
  • Soporte completo para datos que faltan y limpieza de datos
  • Potentes funciones de agregación y agrupación de datos
  • Integración con otras bibliotecas de Python para el aprendizaje automático y la visualización

¿Cómo funciona Pandas?

Pandas está construido sobre otras dos librerías populares de Python, NumPy y Matplotlib. NumPy proporciona soporte para matrices y arrays multidimensionales de gran tamaño, mientras que Matplotlib es una librería de ploteo para crear visualizaciones. Pandas combina la funcionalidad de estas dos bibliotecas y proporciona características adicionales para trabajar con datos estructurados. Pandas utiliza DataFrames y Series para almacenar y manipular datos.

Los DataFrames son tablas bidimensionales que pueden almacenar múltiples Series, mientras que las Series son matrices unidimensionales que pueden almacenar cualquier tipo de datos. Pandas proporciona una serie de funciones para seleccionar, filtrar y manipular datos en estas estructuras.

Entendiendo las Estructuras de Datos en Pandas – Series y DataFrames

Como se ha mencionado anteriormente, las dos principales estructuras de datos en Pandas son Series y DataFrames. Una Serie es un array unidimensional que puede almacenar cualquier tipo de datos, mientras que un DataFrame es una tabla bidimensional que puede almacenar múltiples Series. Las Series y los DataFrames se pueden crear a partir de una serie de fuentes de datos, incluyendo archivos CSV, hojas de cálculo Excel y bases de datos SQL. Pandas proporciona una serie de funciones para trabajar con estas estructuras de datos, incluyendo:

  • Creación y manipulación de Series y DataFrames
  • Seleccionar y filtrar datos de Series y DataFrames
  • Agregar y agrupar datos de Series y DataFrames
  • Limpiar y tratar los datos que faltan en Series y DataFrames

Operaciones básicas con Pandas – Seleccionar, filtrar y manipular datos

Pandas proporciona una serie de funciones para seleccionar, filtrar y manipular datos en Series y DataFrames. Estas funciones permiten trabajar con subconjuntos de datos basados en criterios específicos. Algunas de las operaciones básicas que puede realizar con Pandas incluyen:

  • Seleccionar columnas y filas de un DataFrame
  • Filtrar datos basándose en criterios específicos
  • Ordenar datos basándose en columnas específicas
  • Actualizar y manipular datos en un DataFrame

Análisis de datos con Pandas – Agrupación y agregación de datos

Pandas proporciona potentes funciones para el análisis de datos, incluyendo la agrupación y agregación de datos. El clustering de datos es el proceso de agrupar puntos de datos similares basándose en criterios específicos. La agregación es el proceso de combinar datos de múltiples fuentes en una única estadística de resumen. Algunas de las funciones populares para el análisis de datos en Pandas incluyen:

  • Agrupación de datos basada en criterios específicos
  • Agregar datos usando funciones como media, suma y recuento
  • Realizar análisis estadísticos de datos utilizando funciones como correlación y covarianza
  • Crear tablas dinámicas para resumir datos en un formato tabular

Visualización de datos con Pandas

Pandas se integra con Matplotlib, una popular librería de Python para crear visualizaciones. Matplotlib proporciona una serie de funciones para crear tablas y gráficos a partir de datos de Pandas. Algunas de las visualizaciones populares que se pueden crear usando Pandas y Matplotlib incluyen:

  • Gráficos de líneas
  • Gráficos de barras
  • Histogramas
  • Gráficos de dispersión
  • Mapas de calor
  • Gráficos circulares

Aplicaciones de Pandas en el mundo real

Pandas se utiliza en diversos escenarios del mundo real, como las finanzas, la sanidad y el marketing. Algunos de los casos de uso específicos de Pandas incluyen:

  • Análisis de datos financieros para la toma de decisiones de inversión
  • Análisis de datos sanitarios para la prevención y el tratamiento de enfermedades
  • Análisis de datos de clientes para campañas de marketing
  • Análisis de datos de redes sociales para el análisis de opiniones

Recursos de aprendizaje de Pandas

Si está interesado en aprender más sobre Pandas, hay una serie de recursos disponibles en línea. Algunos de los recursos más populares para aprender Pandas incluyen:

  • Documentación de Pandas: Proporciona documentación detallada sobre las funciones y características de Pandas.
  • Tutoriales de Pandas: Proporciona tutoriales paso a paso sobre el uso de Pandas para la manipulación y análisis de datos.
  • Cursos de Pandas: Proporciona cursos en línea sobre el uso de Pandas para la ciencia y el análisis de datos.
  • Libros sobre Pandas: Proporciona libros sobre el uso de Pandas para la manipulación y el análisis de datos.

Conclusión

Pandas es una potente biblioteca de Python para la manipulación y el análisis de datos. Proporciona una serie de estructuras de datos y funciones para trabajar con datos estructurados, por lo que es una herramienta imprescindible para cualquiera que trabaje con grandes conjuntos de datos. Tanto si es un principiante como un analista de datos experimentado, Pandas puede ayudarle a llevar sus habilidades de análisis de datos al siguiente nivel. Si comprende cómo funciona Pandas y cómo utilizar sus funciones, podrá obtener información valiosa de sus datos y tomar mejores decisiones.

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