Python Pandas - Introducción

Pandas es una biblioteca de Python de código abierto que proporciona una herramienta de análisis y manipulación de datos de alto rendimiento utilizando sus poderosas estructuras de datos. El nombre Pandas se deriva de la palabra Panel Data, una econometría de datos multidimensionales.

En 2008, el desarrollador Wes McKinney comenzó a desarrollar pandas cuando necesitaba una herramienta flexible de alto rendimiento para el análisis de datos.

Antes de Pandas, Python se usaba principalmente para la preparación y el procesamiento de datos. Contribuyó muy poco al análisis de datos. Pandas resolvió este problema. Con Pandas, podemos lograr cinco pasos típicos en el procesamiento y análisis de datos, independientemente del origen de los datos: cargar, preparar, manipular, modelar y analizar.

Python con Pandas se utiliza en una amplia gama de campos, incluidos los dominios académicos y comerciales, que incluyen finanzas, economía, estadísticas, análisis, etc.

Características clave de Pandas

• Objeto DataFrame rápido y eficiente con indexación predeterminada y personalizada.
• Herramientas para cargar datos en objetos de datos en memoria desde diferentes formatos de archivo.
• Alineación de datos y manejo integrado de datos faltantes.
• Remodelación y rotación de conjuntos de fechas.
• División, indexación y subconjunto basado en etiquetas de grandes conjuntos de datos.
• Las columnas de una estructura de datos se pueden eliminar o insertar.
• Agrupar por datos para agregación y transformaciones.
• Fusión y unión de datos de alto rendimiento.
• Funcionalidad de series temporales.