Python para el Análisis de Datos, 3ª Edición

Capítulo 5. Primeros pasos con pandas

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pandas será una importante herramienta de interésdurante gran parte del resto del libro. Contiene estructuras de datos y herramientas de manipulación de datos diseñadas para que la limpieza y el análisis de datos sean rápidos y cómodos en Python. pandas se utiliza a menudo junto con herramientas de cálculo numérico como NumPy y SciPy, bibliotecas analíticas como statsmodels y scikit-learn, y bibliotecas de visualización de datos como matplotlib. pandas adopta partes significativas del estilo idiomático de cálculo basado en matrices de NumPy, especialmente funciones basadas en matrices y una preferencia por el procesamiento de datos sin bucles for.

Aunque pandas adopta muchos modismos de codificación de NumPy, la mayor diferencia es que pandas está diseñado para trabajar con datos tabulares o heterogéneos. NumPy, en cambio, es más adecuado para trabajar con datos de matrices numéricas de tipado homogéneo.

Desde que se convirtió en un proyecto de código abierto en 2010, pandas ha madurado hasta convertirse en una biblioteca bastante grande que es aplicable en un amplio conjunto de casos de uso del mundo real. La comunidad de desarrolladores ha crecido hasta superar los 2.500 colaboradores distintos, que han ayudado a construir el proyecto a medida que lo utilizaban para resolver sus problemas cotidianos con los datos. Las vibrantes ...