¿Qué es Pandas?
Pandas es una poderosa biblioteca de Python para el análisis de datos.
Es una gran opción para los usuarios que buscan una biblioteca de datos que sea fácil de usar y que proporcione una amplia gama de funciones. Es de código abierto y gratuita.
Pandas proporciona un marco de datos y varias funciones para el análisis de datos, como la lectura y escritura de datos, la manipulación de datos, el análisis estadístico y la visualización de datos.
Es utilizada por científicos de datos, analistas de datos y otros profesionales que trabajan con datos.
Pandas es una biblioteca poderosa y flexible que puede utilizarse para una variedad de tareas de análisis de datos.
Es una buena opción para los usuarios que buscan una biblioteca de datos que sea fácil de usar y que proporcione una amplia gama de funciones.
1.1 Instalación de Pandas
Para instalar Pandas, puedes usar el Administrador de paquetes de Python, pip. Para hacer esto, abre una terminal y ejecuta el siguiente comando:
1.2 Importación de Pandas
Una vez que Pandas esté instalado, puedes importarlo a tu código usando el siguiente comando:
«`
import pandas as pd
«`
1.3 Creando un DataFrame
Un DataFrame es una estructura de datos rectangular que contiene datos organizados en filas y columnas. Puedes crear un DataFrame usando la función `pd.DataFrame()`.
Por ejemplo, el siguiente código crea un DataFrame con dos columnas, `nombre` y `edad`:
«`
df = pd.DataFrame({‘nombre’:[‘Juan’,’Pedro’], ‘edad’:[25,30]})
«`
1.4 Acceso a los datos de un DataFrame
Puedes acceder a los datos de un DataFrame usando su índice y sus columnas. Por ejemplo, el siguiente código obtiene el valor de la columna `nombre` para la fila 0:
«`
df[‘nombre’][0]
«`
También puedes usar índices booleanos para seleccionar filas de un DataFrame. Por ejemplo, el siguiente código selecciona todas las filas donde la columna `edad` es mayor que 25:
«`
df[df[‘edad’] > 25]
«`
1.5 Manipulación de datos
Puedes usar Pandas para manipular los datos de un DataFrame. Por ejemplo, el siguiente código agrega una nueva columna al DataFrame llamada `sueldo`:
«`
df[‘sueldo’] = 1000
«`
También puedes usar Pandas para eliminar filas o columnas de un DataFrame. Por ejemplo, el siguiente código elimina la columna `sueldo` del DataFrame:
«`
df = df.drop(‘sueldo’, axis=1)
«`
1.6 Análisis estadístico
Puedes usar Pandas para realizar análisis estadísticos en los datos de un DataFrame. Por ejemplo, el siguiente código calcula la media de la columna `edad` del DataFrame:
«`
df[‘edad’].mean()
«`
También puedes usar Pandas para calcular la desviación estándar, la varianza y otras estadísticas de los datos de un DataFrame.
1.7 Visualización de datos
Puedes usar Pandas para visualizar los datos de un DataFrame. Por ejemplo, el siguiente código crea un histograma de la columna `edad` del DataFrame:
«`
df[‘edad’].plot(kind=’hist’)
«`
También puedes usar Pandas para crear gráficos de barras, gráficos de líneas, diagramas de dispersión y otros tipos de gráficos.
