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Pandas es una biblioteca de Python que proporciona estructuras de datos y herramientas para el análisis de datos. Es una herramienta muy popular en el campo de la ciencia de datos, y es utilizada por profesionales de todo el mundo.
Instalación de Pandas
La forma más sencilla de instalar Pandas es utilizando el administrador de paquetes de Python, pip. Para instalar Pandas, abre un terminal o consola y ejecuta el siguiente comando:
pip install pandas
Introducción a los DataFrames
La estructura de datos principal de Pandas es el DataFrame. Un DataFrame es similar a una tabla de una base de datos relacional o una hoja de cálculo de Excel. Los DataFrames pueden almacenar datos de diferentes tipos, como números, cadenas y fechas.
Para crear un DataFrame, podemos utilizar la función DataFrame(). Por ejemplo, el siguiente código crea un DataFrame con dos columnas y tres filas:
Python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"nombre": ["Juan", "Pedro", "María"],
"edad": [25, 30, 20]
})
nombre edad
0 Juan 25
1 Pedro 30
2 María 20
Carga y manipulación de datos
Pandas proporciona una variedad de funciones para cargar datos de diferentes fuentes. Por ejemplo, podemos cargar datos de un archivo CSV utilizando la función read_csv(). El siguiente código carga datos de un archivo CSV llamado datos.csv:
Python
df = pd.read_csv("datos.csv")
nombre edad
0 Juan 25
1 Pedro 30
2 María 20
Una vez que tenemos los datos cargados, podemos manipularlos utilizando las funciones de Pandas. Por ejemplo, podemos agregar una nueva columna utilizando la función assign(). El siguiente código agrega una columna llamada «sexo» al DataFrame:
Python
df = df.assign(sexo="masculino")
nombre edad sexo
0 Juan 25 masculino
1 Pedro 30 masculino
2 María 20 femenino
Análisis de datos
Pandas proporciona una variedad de funciones para realizar análisis de datos. Por ejemplo, podemos calcular la media de una columna utilizando la función mean(). El siguiente código calcula la media de la columna «edad»:
Python
edad_media = df["edad"].mean()
edad_media = 26.67
También podemos realizar análisis más complejos, como agrupar datos y realizar análisis estadísticos.
Visualización de datos
Pandas proporciona una variedad de funciones para visualizar datos. Por ejemplo, podemos crear un gráfico de barras utilizando la función plot(). El siguiente código crea un gráfico de barras que muestra la distribución de la columna «edad»:
Python
df["edad"].plot.bar()
<matplotlib.axes.Axes at 0x7f872b224700>
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