Si eres profesional de Ciencia de Datos, seguramente conoces las herramientas de Pandas y NumPy, dos de las las bibliotecas más populares en Python, las cuales son clave para analizar, procesar y limpiar datos de manera eficiente, pero, ¿en qué radica la importancia de estás bibliotecas y cómo podemos aprovecharlas al máximo si nos dedicamos al análisis de datos?. Además, es importante saber cómo usar pandas en python para sacar el máximo provecho de sus capacidades.
En este blog vamos a desarrollar estas dos bibliotecas para ofrecerte una guía sencilla y práctica sobre el funcionamiento de estás y su importancia al momento de querer analizar datos y tomar decisiones informadas. Si aún no sabes instalar pandas en python, este artículo te ayudará a entender los fundamentos para comenzar.
Dato destacado: En 2024, 5,500 millones de personas utilizaban internet, equivalentes al 68% de la población mundial, mientras 2,600 millones permanecían desconectadas. (Fuente: Unión Internacional de Telecomunicaciones).
Pandas es una biblioteca de Python para el análisis y procesamiento de datos. Proporciona estructuras y herramientas para facilitar la manipulación y análisis de datos. La estructura de datos principal de Pandas es el DataFrame, que es similar a una tabla en una base de datos relacional o una hoja de cálculo de Excel.
Por otro lado, NumPy es una biblioteca de Python para el cálculo científico. Proporciona funciones para crear y manipular arrays multidimensionales, así como herramientas para realizar operaciones matriciales y estadísticas. NumPy es esencial para la mayoría de las bibliotecas de ciencia de datos de Python, ya que proporciona una base eficiente para el almacenamiento y el cálculo de datos numéricos.
Son esenciales ya que ambas bibliotecas permiten transformar datos en información útil para tomar decisiones, crear modelos de Machine Listening y obtener insights valiosos.
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Entre las principales Panda ventajas de esta biblioteca, destacan las siguientes funciones:
Dato destacado: Los servicios de tecnologías de la información crecieron al doble del ritmo del resto de la economía y generaron empleo a una velocidad seis veces mayor. (Fuente: Banco Mundial).
Al trabajar con datos numéricos de manera eficiente, las funciones más importantes de esta biblioteca son:
Gracias a su procesamiento de datos de manera rápida y eficaz en Python y su integración con otras bibliotecas del software, es la herramienta ideal al momento de trabajar con datos numéricos.
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Dato destacado: Entre 2020 y 2022, la proporción de empresas de Asia oriental que invirtió en soluciones digitales aumentó del 13% al 54%. (Fuente: Banco Mundial).
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