Cuando hablamos de pandas no nos estamos refiriendo a un grupo de ositos en blanco y negro devoradores de bambú, hablamos de la librería Pandas en Python, especializada en el manejo y análisis de estructura de datos, de código abierto y dependiente de la librería Numpy.
Con pandas podemos representar datos tabulares con columnas con etiquetas y filas y series temporales.
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Herramientas de la librería pandas
Nos proporciona herramientas que nos permiten leer y escribir datos en varios formatos como por ejemplo, CSV, Microsoft Excel, bases SQL y formato HDF5.
También nos permiten seleccionar y filtrar las tablas de datos, fusionar y unir datos, transformarlos aplicando funciones tanto global como por ventanas, manipular las series temporales e incluso hacer gráficas.
Pandas dispone de tres estructuras de datos diferentes:
- Series, son estructuras de una dimensión
- DataFrame, estructuras de dos dimensiones (tablas)
- Panel, estructuras de tres dimensiones (cubos)
Vamos a ver un ejemplo de los dos primeros de una forma rápida y sencilla.
Series
Son estructuras de una dimensión, similares a los arrays, dispone de un índice que asocia un nombre a cada elemento de la serie para acceder al mismo.
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DataFrame
Son conjuntos de datos estructurados en forma de tabla donde cada columna es un objeto de tipo Series, todos los datos de una misma columna son del mismo tipo y las filas pueden contener tipos distintos.
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