¿Estás pensando en convertirte en científico de datos? Aprender Pandas de Python es un gran primer paso. Esta herramienta de código abierto es una piedra angular del mundo de la ciencia de datos y ofrece potentes funciones y capacidades para manipular, analizar y visualizar datos.
En este artículo, te brindaremos la información esencial que necesitas saber sobre Pandas, incluido cómo se usa, cómo funciona y cómo instalarlo en Mac o Windows. También te brindaremos algunos consejos y recursos útiles para ayudarte a comenzar con Pandas de Python.
Entonces, ¡sumerjamonos!
¿Qué es Pandas de Python?
Pandas es una herramienta de manipulación y análisis de datos de código abierto, flexible y fácil de usar, escrita para el lenguaje de programación Python. Ofrece a los usuarios una amplia biblioteca de datos para explorar y es un recurso común para científicos y analistas de datos.
Pandas fue creado en 2008 por Wes McKinney y desde entonces se ha convertido en uno de los recursos más populares de su tipo, con una comunidad de contribuyentes que hacen crecer y mantienen activamente la biblioteca. Se puede acceder a él a través de una variedad de herramientas, incluida la línea de comandos y varias aplicaciones de terceros.
¿Para qué se utiliza Pandas de Python?
Pandas es una poderosa herramienta para el análisis y manipulación de datos. Se utiliza para explorar, limpiar, transformar, visualizar y analizar datos de forma rápida y eficiente. Es popular entre científicos de datos, estadísticos y analistas por trabajar con conjuntos de datos estructurados y no estructurados.
Los usos comunes de Pandas incluyen:
- Administrar y limpiar conjuntos de datos
- Realizar operaciones complejas de análisis de datos
- Generar informes para compartir con otros
- Construir modelos de aprendizaje automático
¿Cuáles son las características clave de Pandas?
Las características de Pandas de Python son variadas y numerosas; sin embargo, todas están diseñadas para facilitar la manipulación y el análisis de datos.
Las siguientes son algunas de las características más importantes:
Estructuras de datos. Ofrece una variedad de estructuras de datos de Python, incluidas Series y DataFrames, para facilitar el trabajo con datos.
Indexación. Pandas te permite indexar datos de forma rápida y sencilla, permitiéndote acceder a elementos específicos dentro de un DataFrame.
Limpieza de datos. Pandas proporciona varios métodos para limpiar e imputar datos, lo que lte facilita trabajar con conjuntos de datos desordenados.
Manipulación de datos. Pandas proporciona un conjunto de funciones integradas para manipular datos, incluida la clasificación, el filtrado y la agregación.
Visualización de datos. Pandas también ofrece bibliotecas de trazado integradas, lo que facilita la visualización de datos de forma rápida y sencilla.
Las dos estructuras de datos principales en la biblioteca Pandas
Las dos estructuras de datos principales en Pandas Library son Series y DataFrames. Ambas estructuras de datos se utilizan para organizar y almacenar datos de manera eficiente. Se diferencian en la forma en que representan los datos y cada una tiene sus propias ventajas. A continuación se muestra una descripción general de cada estructura de datos y cómo funcionan.
Pandas Series
Una serie Pandas es un objeto unidimensional similar a una matriz que puede almacenar datos de cualquier tipo, incluidas cadenas, números enteros y flotantes. Tiene un índice asociado, que es una serie de etiquetas que se utilizan para identificar elementos dentro de la Serie. Las series solo pueden contener una única lista con etiquetas de índice, pero son fáciles de construir y manipular.
DataFrames de Pandas
Un Pandas DataFrame es una estructura de datos bidimensional que contiene columnas y filas de datos. Es similar a una hoja de cálculo, donde cada fila representa una observación y cada columna representa una variable. Los DataFrames pueden contener varios tipos de datos, incluidas cadenas, números enteros y flotantes. Son más complejos de construir pero ofrecen una gama mucho mayor de capacidades y son ideales para trabajar con conjuntos de datos más grandes.
¿Cuáles son las ventajas de Pandas de Python?
Cuando se trata de análisis y manipulación de datos, existen muchas ventajas al utilizar Pandas.
Es fácil de aprender y usar. Pandas está escrito en Python, por lo que es fácil de entender y utilizar. También ofrece una variedad de métodos y funciones integradas, lo que facilita el acceso rápido a los datos.
Es más rápido que otras bibliotecas. Pandas está escrito en Cython, un lenguaje que compila código Python y acelera el tiempo de ejecución. Es una de las bibliotecas más rápidas disponibles para análisis y manipulación de datos.
Es completo y poderoso. Pandas contiene una amplia gama de funciones y métodos integrados que facilitan el análisis, manipulación y visualización de datos. También ofrece potentes capacidades de aprendizaje automático.
Es versátil. Su amplia gama de características lo hace adecuado para una variada gama de tareas.
Es confiable. Pandas está bien mantenido y se actualiza periódicamente, por lo que es confiable y está libre de errores.
Es de código abierto. Pandas es una biblioteca de código abierto, lo que significa que cualquiera puede acceder al código y contribuir a su desarrollo.
¿Cuáles son las desventajas de Pandas de Python?
Aunque existen muchas ventajas de utilizar Pandas, también existen algunos inconvenientes potenciales.
Puede resultar difícil de depurar. Como ocurre con cualquier código, puede haber errores. Depurar el código de Pandas puede ser difícil y llevar mucho tiempo.
No es adecuado para grandes conjuntos de datos. Si bien la biblioteca Pandas es poderosa, puede tener dificultades para manejar conjuntos de datos muy grandes. Es mejor utilizar otras bibliotecas para conjuntos de datos que superen unos pocos cientos de gigabytes.
Requiere una sólida comprensión de Python. Pandas puede resultar difícil de usar para las personas nuevas en la programación. Requiere una sólida comprensión de Python y la programación orientada a objetos. Afortunadamente, puedes aprender Python por tu cuenta si estás lo suficientemente decidido.
No es adecuado para el aprendizaje profundo. Pandas está diseñado principalmente para análisis y manipulación de datos, por lo que no es adecuado para tareas de aprendizaje profundo. Para ello, lo mejor es utilizar otras bibliotecas como TensorFlow o PyTorch.
Cómo instalar Pandas de Python
Pandas es increíblemente valioso por el grado de accesibilidad que ofrece a los programadores. Como biblioteca de código abierto, cualquiera puede descargarla e instalarla.
Instalar Pandas es fácil tanto en Windows como en macOS, simplemente debes seguir los pasos que se describen a continuación:
Instalar Pandas en Mac
Instala la última versión de Python3 en MacOS. También verifica que python3 y pip3 estén instalados correctamente. Actualizar tu pip3 debería ayudar a evitar errores durante el proceso de instalación.
Abre tu terminal y escribe el siguiente comando: ‘pip3 install pandas’.
Si todo va bien, los archivos necesarios comenzarán a descargarse y Pandas estará listo para usarse en tu computadora.
Instalar Pandas en Windows
Instala la última versión de Python3 y asegúrate de que tu pip esté actualizado.
Inicia tu terminal e ingresa el comando ‘pip install manager’
Espera a que los archivos terminen de descargarse y Pandas estará listo para usarse.
Aprende Pandas de Python en Coding Dojo
Una vez que tengas Pandas instalado en tu computadora Mac o Windows, puedes aprender a usarlo con Coding Dojo. Nuestro bootcamp completo sobre ciencia de datos está diseñado para ayudarte a obtener una comprensión completa de herramientas como Pandas, así como otros temas clave sobre lenguajes de programación y ciencia de datos.
Aprenderás las mejores prácticas para trabajar con estructuras de datos en Pandas, cómo manipular y analizar datos y cómo diseñar visualizaciones potentes. Nuestros instructores experimentados también te ayudarán a dominar los fundamentos de Python, como la programación orientada a objetos, la programación funcional y más.
En Coding Dojo, tendrás la oportunidad de practicar la programación con proyectos del mundo real que te brindarán experiencia práctica con los conceptos que aprenderás. A medida que avances en el bootcamp, estarás equipado con las habilidades y el conocimiento para aplicar lo que has aprendido al mundo real y terminar con proyectos tangibles que te ayudarán a mejorar tu currículum.
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