libreria PANDAS

La librería Pandas es una poderosa herramienta de manipulación y análisis de datos en Python. Esta librería es ampliamente utilizada en el campo de la ciencia de datos y es altamente valorada por su eficiencia y facilidad de uso.

Pandas proporciona estructuras de datos flexibles y de alto rendimiento, como el DataFrame, que permite almacenar y manipular datos de manera eficiente. Esta estructura es similar a una tabla de base de datos o una hoja de cálculo, lo que facilita la organización y el análisis de los datos.

Pandas se especializada en el manejo y análisis de estructuras de datos.

Las principales características de esta librería son:

Define nuevas estructuras de datos basadas en los arrays de la librería NumPy pero con nuevas funcionalidades.

Permite leer y escribir fácilmente ficheros en formato CSV, Excel y bases de datos SQL.

Permite acceder a los datos mediante índices o nombres para filas y columnas.

Ofrece métodos para reordenar, dividir y combinar conjuntos de datos.

Permite trabajar con series temporales.

Realiza todas estas operaciones de manera muy eficiente.

Tipos de datos de Pandas

Pandas dispone de tres estructuras de datos diferentes:

Series: Estructura de una dimensión.

DataFrame: Estructura de dos dimensiones (tablas).

Panel: Estructura de tres dimensiones (cubos).

Estas estructuras se construyen a partir de arrays de la librería NumPy, añadiendo nuevas funcionalidades.

ventajas de la librería:

Una de las principales ventajas de Pandas es su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y realizar operaciones complejas de manera eficiente. Con la ayuda de Pandas, los científicos de datos pueden limpiar y transformar datos, realizar agregaciones y cálculos estadísticos, y visualizar los resultados de manera clara y concisa.

Otra ventaja de Pandas es su integración con otras librerías populares de Python, como NumPy y Matplotlib. Estas librerías permiten realizar operaciones matemáticas y estadísticas avanzadas, así como crear visualizaciones interactivas de los datos.

Además, Pandas ofrece una amplia gama de funciones y métodos que facilitan la manipulación de datos, como la selección y filtrado de filas y columnas, la agrupación y agregación de datos, y la fusión y concatenación de conjuntos de datos.

En resumen, la librería Pandas es una herramienta fundamental en el campo de la ciencia de datos, que ofrece una amplia gama de funcionalidades para el análisis y manipulación de datos. Su facilidad de uso, eficiencia y capacidad para manejar grandes volúmenes de datos la convierten en una opción popular entre los científicos de datos y analistas.

CÓDIGO EJEMPLO: siguiendo la ruta del machine learning se implementa la libreria pandas para crear un algoritmo inteligente de bosques aleatorios:

importar pandas como pd

desde google.colab importar archivos

subido=archivos.upload()

personas = pd.read_csv("ingresos.csv")

imprimir(personas.sample(frac=2/ 3, reemplazar=Verdadero))

imprimir(personas.sample(frac=2/ 3, reemplazar=Verdadero))

imprimir(personas.sample(frac=2/ 3, reemplazar=Verdadero))

imprimir(personas.sample(frac=2/ 3, reemplazar=Verdadero))

imprimir(personas.sample(frac=2/ 3, reemplazar=Verdadero))

de muestra aleatoria importada

imprimir(personas.columnas[:-1], (personas.columnas[:))3]), -1conjunto(muestra(imprimir) "\n"

importar matplotlib.pyplot como plt

de sklearn importar árbol

para árbol en bosque.estimators_:

tree.plot_tree(arbol, feature_names=personas.columns[:-1])

plt.mostrar()

ingresos.csv

Descargar CSV • 2KB

RESULTADO OBTENIDO DEL COLAB: