Biblioteca Pandas
Bibliotecas Python
Al contrario que NumPy, Pandas sí tienen un interés directo para la intervención de los SEO, tanto por sus capacidades para el trabajo con tablas de datos, ese conjunto de datos que tanto uso tiene en nuestra práctica profesional y que bajo Pandas pasa a identificarse como DataFrame, como por servirnos de base para la elaboración y la presentación de la información, en este caso complementado por bibliotecas orientadas a la representación gráfica.
Además de estos usos directos o como soporte de base, Pandas también tiene utilidad para que desde la Orientación educativa en proyectos dirigidos al desarrollo de recursos de utilidad en este campo, nos planteemos generar herramientas basadas en el Machine Learning. En concreto Pandas sirve para facilitar la limpieza y preparación de los dados con los que entrenar nuestros modelos y para la manipulación, transformación y creación de variables. Como podemos apreciar, estamos hablando del enfoque o modelo estadístico de la IA, fundamental en los planteamientos actuales de un ML orientado a la resolución de problemas prácticos también en nuestro ámbito profesional.
Pandas es una biblioteca de uso muy frecuente en el análisis de datos y en su tratamiento estadístico. Te recomiendo consultar su documentación oficial
Por lo que se refiere al uso práctico de Pandas, además de lo ya visto al hablar de los DataFrame en la sección LENGUAJES, en la presente nos centraremos en el uso de Pandas como herramienta para el análisis estadístico, por lo que me limito aquí a su mera presentación.
