BIBLIOTECA PANDAS

 BIBLIOTECA PANADAS

La biblioteca Pandas, la cual es una biblioteca de Python y se utiliza para trabajar con conjuntos de datos, ofreciendo múltiples funciones para analizar, limpiar, explorar y manipular dichos datos. El nombre "Pandas" hace referencia a los términos "Panel Data" y "Python Data Analysis"

¿QUÉ PUEDES HACER CON PANDAS?

Pandas ofrece estructuras de datos flexibles y herramientas para trabajar con conjuntos de datos de manera eficiente. Algunos de los usos más comunes de Pandas incluyen:

Lectura y escritura de datos: Pandas puede leer y escribir datos en una variedad de formatos, lo cual facilita la importación y exportación de datos desde y hacia diferentes fuentes.

Manipulación de datos: Pandas proporciona una amplia gama de funciones para limpiar y transformar datos. Por ejemplo, puedes renombrar columnas, filtrar filas, y llenar valores faltantes, entre muchas otras.

Indexación y selección: Pandas ofrece una poderosa capacidad para seleccionar y acceder a partes específicas de los datos.

Agregación y resumen: Con Pandas, puedes realizar cálculos de agregación en tus datos, como sumas, promedios, medianas y otras estadísticas descriptivas.

Manipulación de series de tiempo: Pandas proporciona funcionalidades para manejar fechas, tiempos y realizar análisis de tendencias temporales.

Fusionar y combinar datos: Puedes combinar conjuntos de datos utilizando operaciones de fusión y concatenación, lo cual es útil cuando necesitas combinar datos de diferentes fuentes o unir datos relacionados.

7. Visualización de datos: Aunque no es su función principal, Pandas puede generar gráficos básicos usando la integración con la biblioteca de visualización Matplotlib.

8. Análisis exploratorio de datos: Antes de realizar análisis más profundos, Pandas te permite explorar tus datos, detectar valores atípicos, resumir estadísticas clave y obtener una comprensión general de la distribución de tus datos.

Preparación de datos para modelado: Antes de entrenar modelos de apendizaje automático, con frecuencia es necesario preparar los datos. Pandas facilita la manipulación de los datos para que estén e el formato adecuado para el modelado.

10. Procesamiento de datos en lote: Pandas es eficiente en términos de rendimiento y permite procesar grandes conjuntos de datos en lote, lo que lo convierte en una herramienta esencial para tareas de análisis y procesamiento de datos a gran escala.

DATAFRAME DE PANDAS

Data Frame de Pandas es una estructura de datos bidimensional que se utiliza para almacenar y manipular datos en forma de tablas.

Es una de las principales estructuras que ofrece la biblioteca Pandas y está diseñada para manejar datos de manera eficiente y flexible, similar a cómo se haría en una hoja de cálculo o en una tabla de base de datos.

Los DataFrames son una parte fundamental del ecosistema de Pandas y se utilizan ampliamente en el análisis y manipulación de datos en Python.

Características:

- Estructuras de datos flexibles y eficientes, como el DataFrame, que permite organizar y manipular datos tabulares de manera sencilla.

- Funciones para la limpieza, manipulación y transformación de datos.

- Herramientas para la fusión y unión de conjuntos de datos.

- Capacidades de manipulación de series temporales.

   Importancia:

- Facilita la manipulación y análisis de datos tabulares.

- Permite la limpieza eficiente de datos, manejo de valores nulos y transformaciones.

- Es esencial en el proceso de preparación de datos antes de aplicar modelos de aprendizaje automático.

Podrás encontrar tutoriales básicos y muchos ejemplos en el sitio oficial de Pandas, así como la referencia detallada de cada instrucción de la librería.

https://pandas.pydata.org/docs/reference/index.html

https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/intro_tutorials/index.html

https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/index.html

APLICACIÓN

Cada uno de los siguientes ejemplos consiste en dos actividades:

Captura el programa. Se proporciona un código en Python acompañado de una breve explicación del funcionamiento de sus instrucciones. Deberás capturar ese código en el intérprete de Python.

Ejecuta el código. Observa el resultado que te aparece en la pantalla, y compáralo con la respuesta mostrada en la diapositiva. Verifica si ambos coinciden. En caso de no ser así, debes analizar cada línea y experimentar haciendo cambios en el programa para determinar la cause de las diferencias.