Pandas es una librería escrita sobre NumPy, que adiciona formas eficientes de trabajar con datos estructurados. Algunas veces, es conveniente pensar en Pandas como una librería que implementa operaciones familiares a las de una tabla en una base de datos (o incluso múltiples tablas) o a las operaciones básicas de programas como Google Spreadsheets o Microsoft Excell.
En esta sección, de nuevo reutilizaremos el contenido de Python Data Science Handbook. Específicamente, revisaremos lo siguiente:
- Introducing Pandas Objects
- Data Indexing and Selection
- Operating on Data in Pandas
- Handling Missing Data
- Combining Datasets: Concat and Append
- Aggregation and Grouping
Ya que hemos visto lo más básico de la librería Pandas, es tu turno de seguir explorando. Te sugiero leer Fast, Flexible, Easy and Intuitive: How to Speed Up Your Pandas Projects y el resto del Python Data Science Handbook.