MANIPULACIÓN DE DATOS CON PANDAS

Pandas proporciona diversas funciones para el procesamiento de datos, la visualización y el modelado estadístico. Pandas puede leer la mayoría de los formatos de archivos de datos y también es capaz de leer desde bases de datos. Fue diseñado para abordar las deficiencias de NumPy, que se relacionan principalmente con el almacenamiento y la organización de tablas grandes.

Es una herramienta de código abierto que le permite leer, manipular y explorar datos en varios formatos diferentes. Tiene una serie de librerías que lo ayudan a manipular datos de diferentes maneras. 

Las cuatro librerías más populares son DataFrame, Series, DataSet y Panel.

DataFrame es una de las herramientas más populares de Pandas porque le permite realizar todo tipo de operaciones en sus datos con solo una línea de código. Por ejemplo, si quisiéramos encontrar el valor medio del salario por género, simplemente escribiríamos df[‘salary’].mean() sin tener que llamar a ninguna otra función o método. Es una estructura de datos bidimensional que se puede considerar como una tabla, con filas como columnas y columnas como filas. 

Un DataFrame de Pandas es similar a una hoja de cálculo de Excel en el que las filas representan casos y las columnas representan variables. Sin embargo, tiene estructuras de datos más poderosas que una hoja de cálculo tradicional, por ejemplo, tiene un índice y un nombre de columna asignados automáticamente a cada fila.

Pandas proporciona una amplia gama de métodos para leer, escribir, remodelar y analizar datos tabulares. Permite hacer desde tareas básicas como contar el número de filas en su conjunto de datos hasta las tareas más avanzadas como crear un histograma o aplicar algoritmos de aprendizaje automático. 

Con Pandas podemos leer datos de archivos csv y realizar varias transformaciones en ellos, cómo agregar valores, ordenar columnas, filtrar filas con valores nulos, etc. Esta librería de Python es esencial para la ciencia de datos y el aprendizaje automático.