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Tutorial Pandas en Python

Pandas es la librería de referencia para trabajar con datos tabulares en Python. Si vienes de Excel o SQL, Pandas te resultará familiar: filas, columnas, filtros y agregaciones.

Esta lección introduce una librería o módulo usado en ciencia de datos con Python. Instálalo con pip en local; en el editor de The Data Schools muchas ya vienen precargadas.

Importa, ejecuta el ejemplo mínimo y solo después pasa a casos más complejos.

Sus dos estructuras principales son la Series (una columna) y el DataFrame (una tabla completa).

En The Data Schools practicamos Pandas en el editor Pyodide: no necesitas instalar nada para ejecutar los ejemplos.

¿Por qué aprender Pandas?

Análisis exploratorio de datos (EDA) antes de modelar o visualizar.

Limpieza de CSV, Excel y JSON con pocas líneas de código.

Integración natural con NumPy, Matplotlib y scikit-learn.

    import pandas as pd
print('Pandas', pd.__version__)

  

Instalación (entorno local)

En tu máquina: pip install pandas. Recomendamos usar un entorno virtual. En nuestro editor ya está incluido.

    import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'producto': ['Café', 'Té'], 'precio': [2.5, 1.8]})
print(df)

  

Flujo de trabajo típico

1. Cargar datos (read_csv, read_json…).

2. Explorar (head, info, describe).

3. Limpiar y transformar.

4. Analizar y exportar resultados.

Resumen

<ul class="list-container"><li>Pandas = tablas en Python.

Errores frecuentes

Olvidar la indentación correcta en bloques if, for o def.

Confundir <code class="code-command">=</code> (asignación) con <code class="code-command">==</code> (comparación).

No importar un módulo antes de usarlo (por ejemplo, olvidar <code class="code-command">import math</code>).

Resumen

<ul class="list-container"><li>Has practicado Tutorial Pandas en Python con código ejecutable.