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Pandas

data-science

Biblioteca de analisis y manipulacion de datos de alto rendimiento

20M/semana → Estable

Caracteristicas

dataframeanalysisetltabular

Ventajas y Desventajas

Ventajas

  • + Estructuras de datos potentes (DataFrame, Series)
  • + Excelente para manipulacion de datos tabulares
  • + Integracion con NumPy y Matplotlib
  • + Soporte para multiples formatos (CSV, Excel, SQL)
  • + Operaciones vectorizadas rapidas

Desventajas

  • - Consume mucha memoria con datasets grandes
  • - API puede ser inconsistente
  • - No es ideal para big data (usar Polars/Dask)
  • - Curva de aprendizaje moderada

Casos de Uso

  • Limpieza y preparacion de datos
  • Analisis exploratorio (EDA)
  • ETL pipelines
  • Reportes y agregaciones
  • Feature engineering para ML

Tecnologías Relacionadas