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Pandas (software)

librería para manipulación y análisis de datos en Python De Wikipedia, la enciclopedia libre

Pandas (software)
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Pandas es una librería de Python especializada en la manipulación y el análisis de datos. Ofrece estructuras de datos y operaciones para manipular tablas numéricas y series temporales, es como el Excel de Python. Es un software libre distribuido bajo la licencia BSD.[1] El nombre deriva del término "datos de panel", término de econometría que designa datos que combinan una dimensión temporal con otra dimensión transversal.[2]

Datos rápidos Información general, Tipo de programa ...
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Características de la biblioteca

  • Tipo de datos DataFrame para manipulación de datos con indexación integrada.
  • Herramientas para leer y escribir datos entre estructuras de dato en-memoria y formatos de archivo variados.
  • Alineación de dato y manejo integrado de datos faltantes.
  • Reestructuración y segmentación de conjuntos de datos.
  • Segmentación vertical basada en etiquetas, indexación elegante, y segmentación horizontal de grandes conjuntos de datos.
  • Inserción y eliminación de columnas en estructuras de datos.
  • Agrupación predefinida en la biblioteca lo que permite realizar cadenas de operaciones dividir-aplicar-combinar sobre conjuntos de datos.
  • Mezcla y unión de datos.
  • Indexación jerárquica de ejes para trabajar con datos de altas dimensiones en estructuras de datos de menor dimensión.
  • Funcionalidad de series de tiempo: generación de rangos de fechas y conversión de frecuencias, desplazamiento de ventanas estadísticas y de regresiones lineales, desplazamiento de fechas y retrasos.[3]

La biblioteca ha sido altamente optimizada en cuanto a rendimiento, con caminos de código crítico escritos en Cython o en C.[4]

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Historia

Su principal desarrollador, Wes McKinney, empezó a desarrollar Pandas en el año 2008 mientras trabajaba en AQR Capital por la necesidad que tenía de una herramienta flexible de alto rendimiento para realizar análisis cuantitativo en datos financieros.[5] Antes de dejar AQR convenció a la administración de la empresa de distribuir esta biblioteca bajo licencia de código abierto. Otro empleado de AQR, Chang Ella, se unió en 2012 al esfuerzo de desarrollo de la biblioteca.[cita requerida]

Línea del tiempo:[6]

  • 2008: Comienza el desarrollo de pandas
  • 2009: Pandas se convierte en un software de código abierto
  • 2012: Es publicada la primera edición de Python for Data Analysis
  • 2015: pandas se convierte en un proyecto esponsorizado por NumFOCUS
  • 2018: Primer sprint presencial de desarrolladores del núcleo
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Ejemplos

Thumb
Diagrama Bargraph with pandas

Curvas

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 5), columns=list('ABCDE'))
df=df.cumsum() # Return cumulative sum over a DataFrame or Series axis
df.plot()
plt.show()

Gráfica de barras

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=list('ABCDE'))
df.plot.bar(stacked=True)
plt.show()

Diagrama de caja 

df = pd.DataFrame(np.random.rand(7, 5), columns=list('ABCDE'))
df.plot.box()
plt.show()

Histograma 

data = pd.Series(np.random.normal(size=100))
data.hist(grid=False)
plt.show()

Véase también

Referencias

Enlaces externos

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