Pandas es una biblioteca en Python que proporciona estructuras y herramientas de análisis de datos. Aquí te presento una guía básica de cómo usarlo.
1. Primero, debes instalar la biblioteca. Si estás usando Jupyter notebook, pip, etc, puedes instalarlo usando comando `pip install pandas`. O si estás usando Anaconda, puedes usar el comando `conda install pandas`.
2. Una vez instalado, tendrás que importarlo:
```python
import pandas as pd
```
3. Luego puedes comenzar a usar los métodos que pandas proporciona. Algunos ejemplos comunes:
– Crear un DataFrame DataFrame es una estructura de datos tabular en Pandas. ```python data = { ‘apples’: [3, 2, 0, 1], ‘oranges’: [0, 3, 7, 2] } purchases = pd.DataFrame(data) print(purchases) ``` – Leer un archivo CSV ```python df = pd.read_csv(‘file.csv’) ``` – Leer un archivo Excel ```python df = pd.read_excel(‘file.xlsx’) ``` – Escritura de archivo CSV ```python df.to_csv(‘newFile.csv’) ``` – Escritura de archivo Excel ```python df.to_excel(‘newFile.xlsx’) ``` – Mostrar las primeras n filas ```python df.head(n) # si ‘n’ no está especificado, pandas mostrará las primeras 5 filas ``` – Mostrar las últimas n filas ```python df.tail(n) # si ‘n’ no está especificado, pandas mostrará las últimas 5 filas ``` – Sacar información estadística básica ```python df.describe() ```Estos son solo algunos ejemplos, pandas tiene una amplia gama de funciones como filtrado de filas/columnas, agrupando datos, fundiendo DataFrames, etc. Te recomiendo que revises la documentación oficial de pandas en https://pandas.pydata.org/ para más detalles y tutoriales.
