Capítulo 5. Análisis de datos con pandas
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Este capítulo te presentará pandas, la Biblioteca de Análisis de Datos de Python o -como a mí me gusta decirlo- la hoja de cálculo basada en Python con superpoderes. Es tan potente que algunas de las empresas con las que he trabajado han conseguido deshacerse por completo de Excel sustituyéndolo por una combinación de cuadernos Jupyter y pandas. Como lector de este libro, sin embargo, asumo que conservarás Excel, en cuyo caso pandas te servirá de interfaz para meter y sacar datos de las hojas de cálculo. pandas hace que las tareas que son especialmente penosas en Excel sean más fáciles, rápidas y menos propensas a errores. Algunas de estas tareas incluyen obtener grandes conjuntos de datos de fuentes externas y trabajar con estadísticas, series temporales y gráficos interactivos. Los superpoderes más importantes de pandas son la vectorización y la alineación de datos. Como ya vimos en el capítulo anterior con las matrices de NumPy, la vectorización de te permite escribir código conciso basado en matrices, mientras quela alineación de datos se asegura de que no haya desajustes de datos cuando trabajas con variosconjuntos de datos.
Este capítulo abarca todo el recorrido del análisis de datos: comienza con la limpieza y preparación de los datos antes de mostrarte cómo dar sentido a conjuntos de datos más grandes mediante la ...
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