Pandas

¿Qué es Pandas?

Pandas es la biblioteca de análisis de datos más importante de Python, creada por Wes McKinney en 2008 en AQR Capital Management y open-sourced en 2009. Ofrece dos estructuras principales: Series (array 1D con índice etiquetado) y DataFrame (tabla 2D con columnas heterogéneas e índices por fila y columna), inspiradas en R's data.frame. Proporciona lectura de multitud de formatos (CSV, Excel, SQL, Parquet, JSON, HDF5, Feather, HTML), manipulación (merge, join, groupby, pivot, melt, crosstab, rolling), manejo rico de fechas y time series, missing values con NaN, categorical dtypes eficientes, plotting directo vía Matplotlib y expressions optimizadas. Es el corazón del EDA (Exploratory Data Analysis) en Python, presente en prácticamente todas las pipelines de analítica, ML y data engineering. Alternativas modernas como Polars (Rust, mucho más rápido) y DuckDB ganan adeptos para datasets grandes, pero Pandas sigue siendo el estándar absoluto en educación y en la mayoría de proyectos de producción.

¿Por qué aprender Pandas?

Pandas es habilidad imprescindible para data scientists, analistas y ML engineers en España. Aparece en el 100 por cien de las ofertas de data. Dominarlo bien (groupby eficiente, evitar loops, usar vectorización, dtype optimization, categorical) te diferencia claramente de analistas que solo saben lo básico. Los analistas de datos con Pandas cobran 28.000-42.000 euros, data scientists 40.000-70.000. Sin Pandas, Python no es competitivo para análisis tabular.

Formaciones que enseñan Pandas(22)

Preguntas frecuentes sobre Pandas