¿Qué es Pandas en Python y para que sirve?

Pandas es una biblioteca de código abierto muy popular entre los desarrolladores de Python, especialmente en los campos de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, porque proporciona una estructura muy potente y flexible para manipular y tratar fácilmente los datos.

Pandas surge por la necesidad de centralizar todo lo que necesita un analista de datos en una biblioteca para tener todas las funciones que necesita en su día a día en una misma herramienta, tales como: cargar datos, modelarlos, analizarlos, manipularlos y prepararlos.

Las principales características de esta librería son:

• Define nuevas estructuras de datos basadas en los arrays de la librería NumPy pero con nuevas funcionalidades.
• Permite leer y escribir fácilmente ficheros en formato CSV, Excel y bases de datos SQL.
• Permite acceder a los datos mediante índices o nombres para filas y columnas.
• Ofrece métodos para reordenar, dividir y combinar conjuntos de datos.
• Permite trabajar con series temporales.
• Realiza todas estas operaciones de manera muy eficiente.

Tipos de datos de Pandas

Pandas dispone de tres estructuras de datos diferentes:

• Series: Estructura de una dimensión.
• DataFrame: Estructura de dos dimensiones (tablas).
• Panel: Estructura de tres dimensiones (cubos).
• Estas estructuras se construyen a partir de arrays de la librería NumPy, añadiendo nuevas funcionalidades.

¿Dónde aprender Pandas para el Análisis de Datos?

Dentro de Azul School tenemos un curso disponible para ti. En este curso aprenderemos los conceptos fundamentales de la biblioteca Pandas para el lenguaje de programación Python, la cual es esencial para el análisis y la manipulación de datos. Esta biblioteca cuenta con una estructura de datos clave llamada “DataFrame”, la cual nos permite almacenar datos “tabulados”, es decir, distribuidos en filas de observaciones y columnas de variables.

Ver curso: Pandas para el Análisis de Datos.

A través de múltiples ejemplos y ejercicios aprenderemos las formas de trabajar con nuestros datos, haciendo operaciones de selección, filtrado, eliminación, ordenamiento, hasta llegar a funciones más complejas como la lectura y combinación de múltiples fuentes de datos, manejo de valores faltantes, así como el proceso completo para generar nueva información que nos ayude en la toma de decisiones.

Si estas por iniciar en el mundo de Análisis de Datos, te recomendamos leer este articulo, donde hablamos de como iniciar desde cero: Carrera: Analista de Datos.