Análisis y Visualización de Datos en Python
Paquetes
Pandas
Pandas es una biblioteca de Python para la manipulación y análisis de datos. Ofrece estructuras de datos como DataFrame y Series, que permiten:
- Leer y escribir datos desde múltiples formatos (CSV, Excel, SQL, etc.).
- Realizar operaciones de limpieza, filtrado y agregación de datos.
- Manipular índices, realizar uniones y pivotes de tablas.
- Analizar datos estructurados de manera eficiente y legible.
Es una herramienta fundamental para proyectos de ciencia de datos y análisis estadístico.
NumPy
NumPy es una biblioteca para el cálculo numérico en Python que proporciona soporte para:
- Arrays multidimensionales (
ndarray) y operaciones rápidas sobre ellos. - Funciones matemáticas y estadísticas avanzadas.
- Operaciones vectorizadas para cálculos eficientes.
- Integración con otras bibliotecas científicas como
SciPy,PandasyMatplotlib.
Es la base para muchas otras herramientas científicas y es esencial para trabajar con datos numéricos en Python.
Plotnine
Plotnine es una biblioteca de Python inspirada en la gramática de gráficos de R (ggplot2), que facilita la creación de visualizaciones declarativas y personalizables para análisis de datos.