Pandas es una biblioteca de Python utilizada en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Manipulación, análisis y procesamiento de datos.
Proporciona estructuras de datos altamente eficientes.
DataFrames y Series
Facilitan el manejo de datos tabulares.
Características principales de Pandas
Estructuras de datos eficientes
DataFrame (datos tabulares)
Series (datos unidimensionales).
Manejo de datos faltantes.
Operaciones avanzadas de filtrado.
Agrupamiento y agregación.
Integración con otras bibliotecas
NumPy, Matplotlib y Scikit-learn.
Soporte para diferentes formatos de datos
CSV, Excel, JSON, SQL
Uso de Pandas en IA
Pandas se usa en Inteligencia Artificial.
Preprocesamiento de datos
Antes de entrenar modelos de Machine Learning.
Exploración de datos (EDA)
Entender patrones y distribuciones.
Transformaciones y normalización de datos
Mejorar el rendimiento del modelo.
Ejemplo Práctico en Pandas
Cargar datos desde un CSV
import pandas as pd
# Cargar un archivo CSV en un DataFrame
df = pd.read_csv(«datos.csv»)
# Mostrar las primeras 5 filas
print(df.head())
Explorar y limpiar datos
# Ver información general del DataFrame
print(df.info())
# Descripción estadística de los datos numéricos
print(df.describe())
# Verificar valores nulos
print(df.isnull().sum())
# Rellenar valores nulos con la media
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
Filtrar y seleccionar datos
# Filtrar datos donde la columna «edad» sea mayor a 30
df_filtrado = df[df[«edad»] > 30]
# Seleccionar columnas específicas
df_seleccion = df[[«nombre», «edad», «salario»]]
print(df_seleccion.head())
Agrupar y analizar datos
# Agrupar por categoría y calcular la media de salarios
df_grouped = df.groupby(«departamento»)[«salario»].mean()
print(df_grouped)
Integración con Machine Learning
Pandas se usa para preparar los datos.
Antes de entrenar modelos de IA.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Definir variables de entrada (X) y salida (y)
X = df[[«edad», «experiencia»]]
y = df[«salario»]
# Dividir datos en entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Entrenar un modelo de regresión
modelo = LinearRegression()
modelo.fit(X_train, y_train)
# Hacer predicciones
predicciones = modelo.predict(X_test)
print(predicciones)
Aplicaciones de Pandas en IA
Preprocesamiento de datos para Machine Learning.
Limpieza y transformación de datos en NLP.
Análisis exploratorio de datos en visión por computadora.
Creación de pipelines de datos en sistemas de IA.
Pandas es una herramienta esencial para manejar datos en IA.
Permite limpiar, transformar y analizar grandes volúmenes de datos fácilmente.
Se integra perfectamente con otras bibliotecas de Machine Learning y Deep Learning.
