CIENCIA DE DATOS CON PYTHON: PANDAS A TRAVÉS DE EJEMPLOS

Pandas es un paquete de Python que proporciona estructuras de datos rápidas y flexibles diseñadas para que trabajar con datos "relacionales" o "etiquetados" sea fácil e intuitivo. Su objetivo es ser el bloque de construcción fundamental de alto nivel para realizar análisis prácticos de datos del mundo real en Python. Además, tiene el objetivo más amplio de convertirse en la herramienta de manipulación/análisis de datos de fuente abierta poderosa, flexible y disponible en cualquier idioma. Las dos estructuras de datos principales de Pandas son: Series para datos unidimensionales y DataFrames para datos bidimensionales. Ambas estructuras manejan la gran mayoría de los casos de uso típicos en finanzas, estadísticas, ciencias sociales y muchas áreas de la ingeniería. Para los usuarios de R, el DataFrame proporciona todo lo que ofrece R data.framey mucho más. pandas se basa en NumPy y está diseñado para integrarse bien en un entorno informático científico con muchas otras bibliotecas de terceros. Pandas facilita el trabajo en Ciencia de Datos. Para los científicos de datos, el trabajo con datos generalmente se divide en varias etapas: recolectar y limpiar datos, analizarlos/modelarlos y luego organizar los resultados del análisis en una forma adecuada para graficar o mostrar en forma de tabla. pandas es una herramienta de ayuda para todas estas tareas. También Pandas se ha utilizado ampliamente en la producción de aplicaciones financieras y en aplicaciones de Big Data..

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