{"id":166453,"date":"2022-12-19T16:52:53","date_gmt":"2022-12-19T15:52:53","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=166453"},"modified":"2023-10-30T17:48:11","modified_gmt":"2023-10-30T16:48:11","slug":"pandas-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/pandas-python","title":{"rendered":"Pandas : La biblioteca de Python dedicada a la Data Science"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"166453\" class=\"elementor elementor-166453\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8db8b26 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8db8b26\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-65879b4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"65879b4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Pandas es una biblioteca del lenguaje de programaci\u00f3n Python, dedicada por completo a la Data Science. Descubre para qu\u00e9 sirve esta herramienta y por qu\u00e9 es esencial para los Data Scientists.<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-61dc320 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"61dc320\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-de359e9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"de359e9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Creado en 1991, Python es el lenguaje de programaci\u00f3n m\u00e1s popular para el an\u00e1lisis de datos y el <span style=\"text-decoration: underline;\"><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\">Machine Learning<\/a><\/strong><\/span>. Hay varias ventajas que explican su \u00e9xito entre los Data Scientists.<\/p><p>En primer lugar, es un lenguaje muy f\u00e1cil de usar. Incluso un principiante puede producir programas r\u00e1pidamente gracias a su <strong>sintaxis sencilla e intuitiva<\/strong>.<\/p><p>Este lenguaje re\u00fane a una amplia comunidad, que ha creado un gran n\u00famero de herramientas para la Data Science. Por ejemplo, existen herramientas para la <span style=\"text-decoration: underline;\"><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/hacer-data-visualisation-con-plotly\">Data Visualisation<\/a><\/strong><\/span> como Seaborn y Matplotlib, y bibliotecas de software como <span style=\"text-decoration: underline;\"><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/numpy\">NumPy<\/a><\/strong><\/span>. Una de estas bibliotecas es Pandas, dise\u00f1ada para <strong>la manipulaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de datos<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-91f663c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"91f663c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-341b91c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"341b91c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfQu\u00e9 es Pandas?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-37ea74b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"37ea74b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La biblioteca de software de c\u00f3digo abierto <\/span><b>Pandas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> est\u00e1 dise\u00f1ada espec\u00edficamente para <\/span><b>la manipulaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de datos en el lenguaje <\/b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/python-un-zoom-en-el-lenguaje-mas-popular\"><b><span style=\"text-decoration: underline;\">Python<\/span><\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Es potente, flexible y f\u00e1cil de usar.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Gracias a Pandas, por fin se puede utilizar el lenguaje Python para <\/span><b>cargar<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>alinear<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>manipular<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o incluso <\/span><b>fusionar datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. El rendimiento es realmente impresionante cuando el c\u00f3digo fuente del back-end est\u00e1 escrito en C o Python.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El nombre \u00abPandas\u00bb es en realidad una contracci\u00f3n del t\u00e9rmino \u00abPanel Data\u00bb para series de datos que incluyen observaciones a lo largo de varios periodos de tiempo. La biblioteca se cre\u00f3 como <\/span><b>herramienta de alto nivel para el an\u00e1lisis en Python<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los creadores de Pandas pretenden que esta biblioteca evolucione hasta convertirse en<\/span><b> la herramienta de an\u00e1lisis y manipulaci\u00f3n de datos de c\u00f3digo abierto m\u00e1s potente y flexible<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en cualquier lenguaje de programaci\u00f3n.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s del an\u00e1lisis de datos, Pandas se utiliza mucho para la \u00ab<\/span><b>Data Wrangling<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00ab. Este t\u00e9rmino engloba los m\u00e9todos de transformaci\u00f3n de datos no estructurados para hacerlos procesables.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por lo general, Pandas tambi\u00e9n destaca en el procesamiento de datos estructurados en forma de tablas, matrices o series temporales. Tambi\u00e9n es <\/span><b>compatible con otras bibliotecas de Python<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5b46366 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5b46366\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6da6a02 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6da6a02\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfC\u00f3mo funciona Pandas?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8bb6f55 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8bb6f55\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pandas trabaja sobre \u00ab<\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/quest-ce-quun-dataframe\"><b><span style=\"text-decoration: underline;\">DataFrames<\/span><\/b><\/a>\u00ab<span style=\"font-weight: 400;\">: <\/span><b>tablas de datos bidimensionales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, donde cada columna contiene los valores de una variable y cada fila contiene un conjunto de valores de cada columna. Los datos almacenados en un DataFrame pueden ser <\/span><b>n\u00fameros<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o <\/span><b>caracteres<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los Data Scientists y los programadores familiarizados con el lenguaje de programaci\u00f3n R para c\u00e1lculo estad\u00edstico utilizan DataFrames para <\/span><b>almacenar datos en una cuadr\u00edcula muy sencilla de revisar<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Por eso Pandas se utiliza mucho para Machine Learning.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta herramienta permite importar y exportar datos en distintos formatos, como <\/span><b>CSV<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o <\/span><b>JSON<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Adem\u00e1s, Pandas tambi\u00e9n ofrece la funcionalidad de Data Cleaning.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta biblioteca es muy \u00fatil para trabajar con datos estad\u00edsticos, datos tabulares como <\/span><b>tablas SQL o Excel<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, con <\/span><b>datos de series temporales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y con <\/span><b>datos matriciales arbitrarios<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> con etiquetas de filas y columnas.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-115be81 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"115be81\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"452\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2022\/12\/dataframe-pandas.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-166475\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2022\/12\/dataframe-pandas.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2022\/12\/dataframe-pandas-300x177.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-21899c1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"21899c1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f03adff elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f03adff\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfCu\u00e1les son las ventajas de Pandas?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-45539f2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"45539f2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para los Data Scientists y desarrolladores, <\/span><b>Pandas aporta varias ventajas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Esta biblioteca permite compensar f\u00e1cilmente los datos que faltan.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es una <\/span><b>herramienta flexible<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, ya que las columnas pueden insertarse o eliminarse f\u00e1cilmente dentro de los DataFrames. La alineaci\u00f3n de los datos con las etiquetas puede <\/span><b>automatizarse<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Otra gran ventaja es una potente herramienta de agrupaci\u00f3n de datos que permite realizar operaciones de \u00ab<\/span><b>split-apply-combine<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bb sobre las series de datos para agregarlos o transformarlos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es muy f\u00e1cil convertir <\/span><b>datos indexados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de forma diferente en otras estructuras de Python y NumPy en objetos DataFrame. Del mismo modo, los <\/span><b>datos pueden indexarse u ordenarse<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> mediante un sistema inteligente basado en etiquetas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los conjuntos de datos pueden fusionarse de forma intuitiva y reestructurarse con flexibilidad. Las <\/span><b>herramientas de E\/S <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">simplifican la carga de datos desde archivos CSV,<\/span>\u00a0<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-excel\"><strong><span style=\"text-decoration: underline;\">Excel<\/span><\/strong><\/a> <span style=\"font-weight: 400;\">o bases de datos, o la carga de datos en formato HDF5.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La funcionalidad de series temporales completa el cuadro, principalmente con la <\/span><b>generaci\u00f3n de intervalos de fechas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, la <\/span><b>conversi\u00f3n de frecuencias<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o el <\/span><b>desplazamiento de ventanas estad\u00edsticas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Todos estos puntos fuertes hacen de Pandas una <\/span><b>biblioteca imprescindible para la Data Science en Python<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Se trata de una herramienta muy \u00fatil para los Data Scientists.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b462a49 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b462a49\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e9f2aa0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e9f2aa0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfC\u00f3mo utilizan Pandas los Data Scientists?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aade75b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"aade75b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Algunos lenguajes de programaci\u00f3n se utilizan tradicionalmente en <\/span><b>entornos cient\u00edficos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o en <\/span><b>equipos de investigaci\u00f3n y desarrollo de empresas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Sin embargo, estos lenguajes suelen plantear problemas a los Data Scientists.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, Python permite superar la mayor\u00eda de estas limitaciones. Es un <\/span><b>lenguaje ideal para las distintas etapas de la ciencia de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: limpieza, transformaci\u00f3n, an\u00e1lisis, modelizaci\u00f3n, visualizaci\u00f3n y elaboraci\u00f3n de informes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Su interfaz es agradable, la documentaci\u00f3n es completa y el uso es relativamente intuitivo. La popularidad de Pandas tambi\u00e9n est\u00e1 ligada a su <\/span><b>antig\u00fcedad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Fue la primera biblioteca de este tipo en crearse, o al menos una de las primeras.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, es una <\/span><b>herramienta de c\u00f3digo abierto<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y muchas personas han contribuido al proyecto. Esto es lo que le ha dado tanto \u00e9xito.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9d2d6f5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9d2d6f5\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d764f2a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d764f2a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Pandas, NumPy y Scikit-learn: 3 bibliotecas de Python para la Data Science<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7874a06 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7874a06\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s de Pandas, existen otras bibliotecas de software de Python dedicadas a la Data Science. NumPy es una biblioteca matem\u00e1tica que permite <\/span><b>implementar \u00e1lgebra lineal y c\u00e1lculos est\u00e1ndar de forma muy eficiente<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pandas est\u00e1 basado en NumPy. Muchas estructuras de datos y caracter\u00edsticas de Pandas provienen de NumPy. Estas dos bibliotecas est\u00e1n <\/span><b>estrechamente interrelacionadas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y a menudo se utilizan juntas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por su parte,<\/span> <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/tout-savoir-sur-scikit-learn\"><b><span style=\"text-decoration: underline;\">Scikit-learn<\/span><\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> es la referencia <\/span><b>para la mayor\u00eda de las aplicaciones de Machine Learning en Python<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Para crear un modelo predictivo, se suele usar Pandas y NumPy para cargar, analizar y dar formato a los datos que se van a utilizar. A continuaci\u00f3n, estos datos se utilizan para alimentar el modelo de Scikit-learn. Este modelo se utiliza despu\u00e9s para hacer predicciones. Por lo tanto, Pandas, NumPy y Scikit-learn son tres herramientas <\/span><b>de uso com\u00fan en Data Science<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3108c9a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3108c9a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2f31017 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2f31017\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Alternativas a Pandas<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-73bca57 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"73bca57\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">No existe ninguna alternativa real a Pandas en Python. Sin embargo, los usuarios del lenguaje R pueden recurrir a la biblioteca <\/span><b>\u00abDplyr\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El concepto es similar al de Pandas. Esta biblioteca est\u00e1 dedicada a la <\/span><b>manipulaci\u00f3n de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><b>puede simplificar y acelerar ciertas funciones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a441be6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a441be6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4790fb7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4790fb7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfQu\u00e9 empresas utilizan Pandas?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ba765f8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ba765f8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cualquier empresa que utilice Python para el <\/span><b>an\u00e1lisis de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> necesita Pandas y su versatilidad. Cualquier empresa que maneje datos tabulares encontrar\u00e1 en ella una herramienta valiosa.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, <\/span><b>Pandas puede no ser adecuado para trabajar con formatos de datos incompatibles<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, como im\u00e1genes, archivos de audio o determinados datos de texto. La estructura de estos tipos de datos no es adecuada para su uso con Pandas. Por lo tanto, es importante <\/span><b>tener en cuenta el tipo de datos que se van a procesar antes de elegir una herramienta<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta biblioteca est\u00e1 muy extendida entre las empresas que manejan <\/span><b>datos relacionales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de clientes y datos de transacciones para analizar tendencias y establecer modelos de comportamiento.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Del mismo modo, muchas empresas inmobiliarias lo utilizan para <\/span><b>analizar grandes cantidades de precios y caracter\u00edsticas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para determinar tendencias y crear modelos predictivos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f7e6f8d elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"f7e6f8d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"346\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2022\/12\/tableau-logique-booleenne.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-166479\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2022\/12\/tableau-logique-booleenne.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2022\/12\/tableau-logique-booleenne-300x135.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e3ac2b7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e3ac2b7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b861f9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3b861f9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfC\u00f3mo aprender a utilizar Pandas?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-edbf1d8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"edbf1d8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Despu\u00e9s de aprender los conceptos b\u00e1sicos de Python, es <\/span><b>muy f\u00e1cil aprender a utilizar Pandas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Dominar ambas herramientas permite trabajar con cualquier tipo de datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La biblioteca Pandas es la <\/span><b>forma m\u00e1s sencilla de formatear una serie de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><b>analizarla para extraer informaci\u00f3n valiosa<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Para un<\/span> <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/curso-data-scientist-en-linea\"><b>Data Scientist<\/b><\/a><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">, es sencillamente imprescindible.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Aprender a utilizar Pandas abre muchas puertas, ya que esa competencia es muy demandada por los empleadores. Las <\/span><b>empresas de todos los sectores<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> utilizan cada vez m\u00e1s la Data Science, por lo que necesitan rodearse de expertos que sepan utilizar las herramientas adecuadas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es muy <\/span><b>f\u00e1cil dominar las operaciones m\u00e1s b\u00e1sicas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> con Pandas. Sin embargo, saber utilizar las funciones m\u00e1s avanzadas puede resultar complejo y llevar mucho tiempo. Es el caso de los c\u00e1lculos agregados, las <\/span><b>fusiones DataFrame<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o el <\/span><b>tratamiento de series temporales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para aprender a utilizar Pandas, puedes empezar por<\/span> <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/docs\/\"><b>consultar la documentaci\u00f3n oficial<\/b><\/a><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">. Es una buena forma de aprender lo b\u00e1sico y entender c\u00f3mo funciona.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Tambi\u00e9n hay <\/span><b>repositorios de c\u00f3digo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que contienen retos en l\u00ednea para Pandas. Estos <\/span><b>repositorios<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> pueden permitirte poner a prueba tus competencias con el tiempo y a medida que progresas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sitios web como<\/span> <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/kaggle-todo-lo-que-hay-que-saber-sobre-esta-plataforma\"><b>Kaggle<\/b><\/a><\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> permiten descubrir series de datos y ver c\u00f3mo otras personas han utilizado Pandas para analizarlos. Esto permite comprender mejor c\u00f3mo se utiliza esta biblioteca para <\/span><b>trabajar con datos reales.<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Empezar tu propio proyecto con Pandas es una buena forma de progresar. Basta con <\/span><b>encontrar una serie de datos e intentar analizarla con Pandas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Si eliges datos que te interesen, este trabajo te parecer\u00e1 m\u00e1s real y <\/span><b>aprender\u00e1s m\u00e1s r\u00e1pido<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Corrige gradualmente tus errores para aprender de ellos y mejorar.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para aprender a utilizar Pandas y todas sus sutilezas, puedes elegir los <\/span><b>cursos de DataScientest<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Esta biblioteca de Python forma parte de nuestros cursos de <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong><span style=\"text-decoration: underline;\">Data Scientist<\/span><\/strong><\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-analyst\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong><span style=\"text-decoration: underline;\">Data Analyst<\/span><\/strong><\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-management\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong><span style=\"text-decoration: underline;\">Data Management<\/span><\/strong><\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nuestros diferentes cursos te permiten adquirir todas las competencias necesarias para <\/span><b>trabajar en el campo de la Data Science<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Al final del curso, estar\u00e1s preparado para trabajar y recibir\u00e1s un diploma certificado por la Universidad de La Sorbonne.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Todos nuestros cursos pueden realizarse como <\/span><b>BootCamp<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o <\/span><b>Formaci\u00f3n Continua<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Los cursos se realizan en l\u00ednea, a tu propio ritmo, en una plataforma en la nube dirigida por profesionales. Descubre los cursos de formaci\u00f3n de DataScientest, \u00a1y convi\u00e9rtete en un experto en Pandas!<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3cc82dc elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"3cc82dc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Aprender a utilizar Pandas<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-36e1b01 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"36e1b01\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-93f9ecd elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"93f9ecd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo aprender a utilizar Pandas?\u200b\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Despu\u00e9s de aprender los conceptos b\u00e1sicos de Python, es muy f\u00e1cil aprender a utilizar Pandas. Dominar ambas herramientas permite trabajar con cualquier tipo de datos. La biblioteca Pandas es la forma m\u00e1s sencilla de formatear una serie de datos y analizarla para extraer informaci\u00f3n valiosa. Para un Data Scientist, es sencillamente imprescindible.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo utilizan Pandas los Data Scientists?\u200b\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Algunos lenguajes de programaci\u00f3n se utilizan tradicionalmente en entornos cient\u00edficos o en equipos de investigaci\u00f3n y desarrollo de empresas. Sin embargo, estos lenguajes suelen plantear problemas a los Data Scientists. Sin embargo, Python permite superar la mayor\u00eda de estas limitaciones. Es un lenguaje ideal para las distintas etapas de la ciencia de datos: limpieza, transformaci\u00f3n, an\u00e1lisis, modelizaci\u00f3n, visualizaci\u00f3n y elaboraci\u00f3n de informes.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es Pandas?\u200b\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"La biblioteca de software de c\u00f3digo abierto Pandas est\u00e1 dise\u00f1ada espec\u00edficamente para la manipulaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de datos en el lenguaje Python. Es potente, flexible y f\u00e1cil de usar. Gracias a Pandas, por fin se puede utilizar el lenguaje Python para cargar, alinear, manipular o incluso fusionar datos. El rendimiento es realmente impresionante cuando el c\u00f3digo fuente del back-end est\u00e1 escrito en C o Python.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo funciona Pandas?\u200b\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Pandas trabaja sobre \\\"DataFrames\\\": tablas de datos bidimensionales, donde cada columna contiene los valores de una variable y cada fila contiene un conjunto de valores de cada columna. Los datos almacenados en un DataFrame pueden ser n\u00fameros o caracteres.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Pandas es una biblioteca del lenguaje de programaci\u00f3n Python, dedicada por completo a la Data Science. Descubre para qu\u00e9 sirve esta herramienta y por qu\u00e9 es esencial para los Data Scientists. 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