LIBRERIA PANDAS

 ¿QUE ES LA LIBRERIA PANDAS?

Dentro del ámbito de la Computación y Ciencia de Datos, pandas se configura como una biblioteca de software desarrollada como extensión de Numpy, con el propósito de facilitar la manipulación y análisis de datos en el entorno de programación Python. Concretamente, provee estructuras de datos y operaciones destinadas a la manipulación de tablas numéricas y series temporales.

Las características esenciales de esta biblioteca abarcan:

Introduce el DataFrame como tipo de dato, orientado a la manipulación de datos con indexación integrada. Proporciona herramientas para la lectura y escritura de datos entre diversas estructuras de datos en memoria y formatos de archivos variados.

Permite la alineación de datos y la gestión integrada de datos faltantes, así como la reestructuración y segmentación de conjuntos de datos. Incluye la segmentación vertical basada en etiquetas, indexación elegante, y segmentación horizontal de conjuntos de datos extensos. Además, posibilita la inserción y eliminación de columnas en las estructuras de datos.

Facilita la ejecución de cadenas de operaciones, la división, aplicación y combinación de conjuntos de datos, así como la mezcla y unión de datos.

Habilita la indexación jerárquica de ejes para trabajar con datos de altas dimensiones en estructuras de datos de menor dimensión. Ofrece funcionalidades específicas para series temporales, como la generación de rangos de fechas, conversión de frecuencias, desplazamiento de ventanas estadísticas y de regresiones lineales, y desplazamiento de fechas y retrasos.

VENTAJAS DE LA LIBRERIA PANDAS

Para los profesionales en ciencia de datos y desarrolladores, Pandas presenta múltiples beneficios. Esta biblioteca simplifica de manera efectiva la gestión de datos faltantes.

Destaca por su flexibilidad, ya que permite la fácil inserción o eliminación de columnas en los DataFrames. La alineación de datos con etiquetas puede automatizarse para mayor practicidad.

Otro punto a favor es su potente herramienta de agrupación de datos, que posibilita la ejecución de operaciones "split-apply-combine" en series de datos para agregarlos o transformarlos.

La conversión de datos indexados de manera diferente en otras estructuras de Python y NumPy a objetos DataFrame se realiza de manera muy simple. Asimismo, la indexación y ordenamiento de datos se lleva a cabo de manera inteligente mediante un sistema basado en etiquetas.

La fusión y reestructuración de conjuntos de datos se realiza de manera intuitiva, y las herramientas de entrada/salida simplifican la carga de datos desde archivos CSV, Excel o bases de datos, así como la carga de datos en formato HDF5.

La funcionalidad de series temporales completa el conjunto de características, especialmente con la generación de intervalos de fechas, la conversión de frecuencias y el desplazamiento de ventanas estadísticas.

Estas características hacen de Pandas una herramienta esencial para la ciencia de datos en Python, siendo de gran utilidad para los profesionales en este campo.

EJEMPLO

# Primer paso :Instala la biblioteca Pandas si no está instalada

!pip install pandas

# Importa la biblioteca Pandas

import pandas as pd

# Segundo paso : Crea un DataFrame de ejemplo con nombres de países

data = {'País': ['Colombia', 'Perú', 'México', 'España'],

        'Población': [50882891, 33050325, 126190788, 47329981],

        'Capital': ['Bogotá', 'Lima', 'Ciudad de México', 'Madrid']}

df = pd.DataFrame(data)

# Muestra el DataFrame

print("DataFrame Original:")

print(df)

# Tercer paso Realiza alguna operación con Pandas, por ejemplo, ordenar por población

df_ordenado = df.sort_values(by='Población')

# Muestra el DataFrame ordenado

print("\nDataFrame Ordenado por Población:")

print(df_ordenado)

EL RESULTADO SALDRIA ASI: