Pandas es una biblioteca de código abierto de Python que se utiliza comúnmente en el análisis de datos y el machine learning. Pandas proporciona estructuras de datos eficientes y flexibles para trabajar con datos numéricos y de otro tipo en Python. Los principales objetos de Pandas son los DataFrame y las Series. Un DataFrame es una tabla bidimensional de datos con etiquetas de fila y columna, mientras que una Series es un arreglo unidimensional de datos etiquetados.
Pandas permite manipular y limpiar datos de una variedad de fuentes, incluyendo hojas de cálculo, archivos CSV, bases de datos SQL y formatos de datos populares en la web. Pandas también proporciona herramientas para el análisis de datos, incluyendo agregación, filtrado y transformación de datos, así como la creación de gráficos y visualizaciones para explorar patrones y tendencias en los datos.
Dado que Pandas se integra bien con otras bibliotecas de Python utilizadas en el análisis de datos y el machine learning, como NumPy y Matplotlib, es una herramienta valiosa para cualquier científico de datos o analista que trabaje con datos en Python.
El análisis de big data es el proceso de analizar fuentes de datos grandes y complejas para descubrir tendencias, patrones, comportamientos de los cl [...]
Leer más »Es conveniente que mediante un breve cuestionario seamos capaces de verificar la viabilidad de una oportunidad de negocio. A continuación, desarrolla [...]
Leer más »Muchas veces nos preguntamos qué ejemplos de IA nos podemos encontrar en nuestro entorno y es que, la inteligencia artificial es un concepto que engl [...]
Leer más »El término inteligencia artificial (IA) es pura actualidad, pero fue inventado en 1956 por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon en la famosa [...]
Leer más »