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Introducción

En esta lección, exploraremos los conceptos básicos de Pandas en Python, una biblioteca poderosa para la manipulación y análisis de datos. Pandas proporciona estructuras de datos fáciles de usar y herramientas de análisis que hacen que trabajar con datos en Python sea más eficiente.

Características

Pandas ofrece las siguientes características clave:

• Estructuras de datos como Series y DataFrames para manejar datos de manera eficiente.
• Funciones robustas para la manipulación de datos, como selección, filtrado, y agrupación.
• Soporte para la lectura y escritura de varios formatos de datos, incluidos CSV, Excel y SQL.
• Capacidades para la limpieza y preparación de datos, como el manejo de valores nulos y la transformación de datos.

Ejemplos

A continuación, presentamos algunos ejemplos de cómo utilizar Pandas en Python:

• Crear y manipular una Serie.
• Crear y manipular un DataFrame.
• Leer datos de un archivo CSV y escribir datos a un archivo CSV.

# Crear una Serie
import pandas as pd
serie = pd.Series([1, 3, 5, 7, 9])
print(serie)

# Crear un DataFrame
data = {'Nombre': ['Ana', 'Luis', 'Carlos'], 'Edad': [23, 34, 45]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# Leer un archivo CSV
df_csv = pd.read_csv('datos.csv')
print(df_csv)

# Escribir a un archivo CSV
df.to_csv('salida.csv', index=False)

Práctica

Explora cómo utilizar Pandas en Python siguiendo nuestro tutorial en video: