# pandas python Reviews **Vendor:** pandas python **Category:** [Bibliotecas de Componentes de Software](https://www.g2.com/es/categories/component-libraries) **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 98 ## About pandas python Pandas es una potente y flexible biblioteca de Python de código abierto diseñada para el análisis y manipulación de datos. Proporciona estructuras de datos rápidas, eficientes e intuitivas, como DataFrame y Series, que simplifican el manejo de datos estructurados (tabulares, multidimensionales, potencialmente heterogéneos) y de series temporales. Pandas pretende ser el bloque de construcción fundamental de alto nivel para el análisis de datos práctico y del mundo real en Python, ofreciendo una amplia gama de funcionalidades para agilizar las tareas de procesamiento de datos. Características y Funcionalidades Clave: - Manejo de Datos Faltantes: Pandas ofrece un manejo sencillo de datos faltantes, representados como `NaN`, `NA` o `NaT`, tanto en datos de punto flotante como en datos que no son de punto flotante. - Mutabilidad de Tamaño: Se pueden insertar y eliminar columnas de DataFrame y objetos de mayor dimensión, permitiendo una manipulación dinámica de datos. - Alineación de Datos: La alineación automática y explícita de datos asegura que los objetos puedan alinearse a un conjunto de etiquetas, facilitando cálculos precisos. - Operaciones de Agrupación: La funcionalidad de agrupación potente y flexible permite operaciones de dividir-aplicar-combinar en conjuntos de datos tanto para agregar como para transformar datos. - Conversión de Datos: Simplifica la conversión de datos indexados de manera diferente en otras estructuras de datos de Python y NumPy en objetos DataFrame. - Indexación y Subconjuntos: Proporciona segmentación inteligente basada en etiquetas, indexación avanzada y creación de subconjuntos de grandes conjuntos de datos. - Fusión y Unión: Facilita la fusión y unión intuitiva de conjuntos de datos. - Reestructuración y Pivotado: Ofrece reestructuración y pivotado flexibles de conjuntos de datos. - Etiquetado Jerárquico: Soporta el etiquetado jerárquico de ejes, permitiendo múltiples etiquetas por tick. - Herramientas de E/S Robustas: Incluye herramientas robustas para cargar datos de archivos planos (CSV y delimitados), archivos de Excel, bases de datos, y guardar/cargar datos del formato ultrarrápido HDF5. - Funcionalidad de Series Temporales: Proporciona funcionalidad específica para series temporales, incluyendo generación de rangos de fechas, conversión de frecuencias, estadísticas de ventanas móviles, y desplazamiento y retraso de fechas. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Pandas aborda los desafíos del análisis de datos ofreciendo un conjunto completo de herramientas que simplifican el proceso de manipulación, limpieza y análisis de datos. Sus estructuras de datos y funciones intuitivas permiten a los usuarios realizar operaciones complejas con un mínimo de código, mejorando la productividad y permitiendo el manejo eficiente de grandes conjuntos de datos. Al proporcionar una integración perfecta con otras bibliotecas y herramientas de Python, Pandas sirve como una piedra angular para los flujos de trabajo de ciencia de datos, empoderando a los usuarios para extraer conocimientos y tomar decisiones basadas en datos de manera efectiva. ## pandas python Pros & Cons **What users like:** - Los usuarios aprecian las capacidades de **gestión de datos intuitiva** de pandas, mejorando sus experiencias de análisis y visualización de datos. (2 reviews) - Los usuarios encuentran la **facilidad de uso** de pandas invaluable para un análisis y visualización de datos eficientes en sus proyectos. (2 reviews) - Los usuarios elogian las **fáciles integraciones** de pandas con el ecosistema de Python, mejorando significativamente su flujo de trabajo de análisis de datos. (2 reviews) - Los usuarios encuentran que pandas en Python mejora la **eficiencia del código** , haciendo que las tareas de análisis y visualización de datos sean más fáciles y rápidas de implementar. (1 reviews) - Los usuarios valoran la **calidad del diseño** de pandas por su efectiva usabilidad y capacidades de representación gráfica de datos. (1 reviews) - Los usuarios aprecian la **manipulación de datos intuitiva y poderosa** de pandas, que permite operaciones eficientes en solo unas pocas líneas. (1 reviews) - Características (1 reviews) - Facilidad de instalación (1 reviews) - Integraciones (1 reviews) - Ahorro de tiempo (1 reviews) **What users dislike:** - Los usuarios informan de **problemas de rendimiento** con pandas, especialmente al manejar grandes conjuntos de datos, lo que lleva a operaciones lentas y que consumen mucha memoria. (2 reviews) - Los usuarios encuentran la **instalación compleja** de pandas en Python que consume mucho tiempo y es difícil de implementar de manera efectiva. (1 reviews) - Los usuarios encuentran la **dificultad para manejar grandes conjuntos de datos** y la pronunciada curva de aprendizaje con pandas bastante desafiante. (1 reviews) - Los usuarios enfrentan **problemas de integración** con pandas, especialmente al conectarse a fuentes de datos externas como SQL o almacenamiento en la nube. (1 reviews) ## pandas python Reviews ### 1. Análisis y visualización de datos fáciles y amigables para proyectos cotidianos **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Areeb A. | Data Scientist, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** February 22, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Me ha ayudado mucho con el análisis y la visualización de datos. La sintaxis es fácil de usar y muy amigable para la codificación, y también es sencilla de implementar. La uso en casi todos los proyectos, casi todos los días. Es especialmente fácil de integrar cuando se trabaja con datos estructurados. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Es una biblioteca pesada de implementar, y lleva tiempo. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Pandas ha ayudado mucho a entender mis datos, así como a visualizarlos y preprocesarlos antes de usarlos en un modelo de ML. ### 2. Manipulación de datos intuitiva y poderosa para cada analista **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sergio P. | Analytical Consultant, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** December 09, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Lo que más me gusta de pandas es lo intuitivo y poderoso que hace la manipulación de datos. Su estructura DataFrame se siente natural para trabajar, casi como manejar una hoja de Excel pero con toda la flexibilidad de Python. Operaciones que tomarían docenas de líneas en Python puro—como limpiar conjuntos de datos, fusionar tablas, filtrar, agrupar o calcular estadísticas—se pueden hacer en solo una o dos líneas con pandas. También aprecio lo bien que pandas se integra con todo el ecosistema de datos de Python, especialmente NumPy, Matplotlib y scikit-learn. Este flujo de trabajo sin fisuras hace de pandas una herramienta esencial para cualquier proyecto de ciencia de datos o analítico. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Una de mis principales frustraciones con pandas es que tiende a volverse lento y consumir mucha memoria al manejar conjuntos de datos muy grandes, ya que carga todos los datos en la RAM. Ciertas operaciones, como tareas complejas de groupby o la aplicación de funciones personalizadas de Python, pueden ser significativamente más lentas de lo que podrías experimentar con bases de datos optimizadas o sistemas distribuidos. La curva de aprendizaje también puede ser bastante pronunciada para los recién llegados, dado el amplio rango de métodos, las diversas opciones de indexación y las distinciones entre Series y DataFrames. Además, depurar operaciones encadenadas a veces es complicado, y lograr que pandas funcione eficientemente con fuentes de datos como bases de datos SQL o almacenamiento en la nube a menudo requiere configuración adicional. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Pandas aborda el desafío de trabajar de manera eficiente con datos estructurados. Me permite limpiar, transformar, filtrar, fusionar y analizar conjuntos de datos mucho más rápido y de manera más confiable que si estuviera usando Python puro o hojas de cálculo. Muchas tareas que típicamente requerirían una base de datos o varias herramientas diferentes se pueden realizar completamente dentro de pandas, agilizando el flujo de trabajo tanto para el análisis de datos como para proyectos de aprendizaje automático. En mi trabajo académico, investigación y proyectos personales, pandas ha facilitado mucho el procesamiento de datos, la exploración de patrones y la preparación de conjuntos de datos para modelado con un esfuerzo mínimo. Su flexibilidad y características integrales me permiten concentrarme en obtener insights en lugar de quedarme atascado en la manipulación de datos a bajo nivel. ### 3. Pandas hace que los datos estructurados funcionen de manera rápida, práctica y legible. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Zharina F. | Data Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 12, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Necesitamos pandas porque hace que trabajar con datos estructurados en Python sea práctico, rápido y legible. Sin pandas, la mayoría de las tareas de datos del mundo real serían lentas, propensas a errores y requerirían mucho más código. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Necesito algo de tiempo y práctica para integrar **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Desarrollo de ETL Lectura y limpieza de datos ### 4. Potencia de Análisis de Datos para Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Luca P. | Chief Operations Officer DEQUA Studio | Formerly CTO in MarTech, Marketing y publicidad, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** July 04, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Pandas es una biblioteca de Python madura y de código abierto para la manipulación y análisis de datos. Sus componentes principales, `DataFrame` y `Series`, proporcionan abstracciones robustas para manejar datos estructurados y etiquetados. Esto es lo que destaca desde la perspectiva de un desarrollador: ✅ Estructuras de Datos Expresivas • `DataFrame`: Estructura de datos tabular bidimensional, de tamaño mutable y heterogénea con ejes etiquetados (filas y columnas). • `Series`: Array unidimensional etiquetado, capaz de contener cualquier tipo de dato. ✅ Soporte Integral de I/O • Funciones nativas para leer/escribir CSV, Excel, SQL, JSON, Parquet, HDF5 y más. Métodos como `read_csv()`, `to_excel()`, y `read_sql()` facilitan la integración con fuentes de datos externas. ✅ Manipulación de Datos Eficiente • Indexación, segmentación y subsetting potentes utilizando selectores intuitivos basados en etiquetas o enteros. • Operaciones vectorizadas construidas sobre NumPy que permiten cálculos rápidos y eficientes en memoria sobre grandes conjuntos de datos. • Soporte incorporado para manejar datos faltantes (`NaN`, `NA`, `NaT`) sin interrumpir los flujos de trabajo. ✅ Agrupación y Agregación Avanzadas • Operaciones `groupby` flexibles para flujos de trabajo de dividir-aplicar-combinar, que soportan agregaciones y transformaciones complejas. ✅ Series Temporales y Datos Categóricos • Tipos y métodos especializados para series temporales (por ejemplo, `Timestamp`, `Period`, remuestreo) y datos categóricos, mejorando tanto el rendimiento como el uso de memoria. ✅ Interoperabilidad • Integración sin problemas con el ecosistema de datos de Python: NumPy para operaciones numéricas, Matplotlib y Seaborn para visualización, y scikit-learn para flujos de trabajo de aprendizaje automático. ✅ Reestructuración, Fusión y Pivot • Funciones como `pivot_table`, `melt`, `merge`, y `concat` permiten una reestructuración y unión de datos flexible. ✅ Documentación Extensa y Comunidad • Gran comunidad activa y documentación extensa, con una gran cantidad de tutoriales y ejemplos para la mayoría de los casos de uso. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Pandas está optimizado para operaciones en memoria y ejecución de un solo hilo. Manejar conjuntos de datos muy grandes (que no caben en RAM) o aprovechar CPUs multinúcleo requiere herramientas o bibliotecas externas (por ejemplo, Dask, cuDF). **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Pandas se ha convertido en el estándar de facto para la manipulación de datos estructurados en Python. En la práctica, ha permitido: • Prototipado rápido y exploración de conjuntos de datos tabulares, reemplazando la manipulación manual de datos con código conciso y legible. • Limpieza, transformación y creación de características de datos eficientes para flujos de trabajo de análisis y aprendizaje automático. • Integración confiable con una variedad de fuentes y formatos de datos, reduciendo la fricción al moverse entre diferentes etapas de una tubería de datos. • Colaboración simplificada entre desarrolladores, analistas y científicos de datos, gracias a una API consistente y expresiva. Para cualquier desarrollador de Python que trabaje con datos estructurados o semiestructurados, pandas es una parte esencial del conjunto de herramientas, bien adaptado para todo, desde la inspección rápida de datos hasta la construcción de tuberías ETL robustas. ### 5. Python para análisis de datos usando Pandas **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Chiradeep B. | Senior Software Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** September 16, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Creé visualizaciones e informes utilizando extensas bibliotecas de Python, Pandas, Numpy, Matplotlib. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Nada en particular, todo a la altura de mis expectativas. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Utilizado para el análisis de datos en múltiples capas de conjuntos de datos. ### 6. Revisando Panda python como usuario e integración **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shaik Aleem Ur R. | Silicon Engineer 2, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** October 31, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Usabilidad y representación gráfica de varios conjuntos de datos **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** No hay mucho que desagradar, todavía se está desarrollando con la esperanza de madurar lo suficiente como para ser el mejor. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Registros de post-procesamiento y visualización de los gráficos utilizando matplotlib o pandas. ### 7. Excelente biblioteca de Python para la manipulación de datos **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** ROSHAN S. | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** February 11, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Es fácil de entender. Es perfecto para la manipulación de datos de tamaño pequeño. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Tiende a ser más lento a medida que aumenta el tamaño de los datos. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Estoy usando pandas para manipular datos tabulares. Facilita la visualización de los datos tabulares y su manipulación según lo que consideres adecuado. Estoy realizando transformaciones de datos usando pandas en algunos de mis proyectos ETL. ### 8. Buena biblioteca de procesamiento de datos **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Kush R. | Data Scientist, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** March 16, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Tiene múltiples funciones para el procesamiento de conjuntos de datos. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** La sintaxis sigue cambiando con las actualizaciones, por lo que eso causa algo de confusión a veces. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Lo uso en mi análisis de ciencia de datos diario y proyectos. ### 9. Pandas python: procesamiento de datos **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Nikhil A. | Software product analyst , Tecnología de la información y servicios, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** September 22, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Pandas python es una biblioteca muy poderosa en python, Pandas tiene características increíbles como el análisis de datos para archivos como archivos CSV, archivos Excel, archivos json, archivos de dólar, archivos .text, etc. Convertirá todos los tipos de archivos en un dataframe y puedes realizar operaciones fácilmente en este dataframe. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** He estado usando pandas desde hace 1 año y no tengo ninguna queja sobre pandas porque es una biblioteca muy poderosa. Pandas solo visualiza los datos en un dataframe, si queremos visualizar los datos, entonces necesitamos usar otra biblioteca para esto, pero aparte de eso, pandas es una biblioteca muy buena. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** En mi empresa utilizaré Python Pandas para procesar los archivos en bruto como CSV, dólar, Excel, .text, json, etc., y de este archivo limpiaré los datos, eliminaré los datos innecesarios y crearé otro archivo a partir del archivo en bruto, y esto es muy fácil y me ahorra tiempo gracias al uso de pandas en Python. ### 10. Pandas de Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Atención hospitalaria y sanitaria | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** February 12, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** - Facilidad de uso - Facilidad de implementación - Facilidad de integración - Versatilidad - Biblioteca actualizada **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** No hay disgustos que pueda pensar. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** - Manipulación de datos - Creación de datos - ETL ### 11. Pandas Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** BANDA M. | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** June 13, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Los DataFrames en Pandas son útiles para manejar y analizar datos de manera muy eficiente. También, pandas proporciona métodos integrados para filtrar y ordenar datos, manejar datos faltantes. Pandas permite/soporta la lectura de datos desde archivos de Excel, CSV, etc., lo cual es otra ventaja. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Pandas tiene algunas áreas débiles. Cuando se proporcionan conjuntos de datos grandes como entradas, Pandas encuentra problemas de rendimiento ya que interactuar con grandes DataFrames y realizar operaciones en ellos consume mucho tiempo. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Pandas ofrece herramientas poderosas para analizar datos estructurados. Los conjuntos de datos de Pandas permiten la integración de diferentes conjuntos de datos estructurados/formateados, lo que nos permite unir, fusionar y concatenar conjuntos de datos. Pandas se puede integrar con Matplotlib y otras herramientas de visualización de datos. ### 12. La limpieza se hace fácil con Pandas. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aakash T. | Senior Data Analyst, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** June 04, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Los pandas en Python tienen la capacidad de manejar y manipular grandes conjuntos de datos con facilidad. Proporciona un conjunto rico de funciones y métodos que hacen que la limpieza, transformación y análisis de datos sean eficientes e intuitivos. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Los pandas funcionan lentamente para conjuntos de datos muy grandes, los marcos de datos de pandas son mutables, lo que significa que se pueden cambiar en cualquier momento, esto puede ser ventajoso pero puede ser confuso o no funcionar bien si no se maneja adecuadamente. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Pandas simplifica el proceso de limpiar, transformar y analizar datos tabulares y de series temporales. Proporciona estructuras de datos intuitivas, como DataFrames, y funciones poderosas para operaciones como filtrado, agregación y unión, haciendo que las tareas de manipulación de datos sean más accesibles y eficientes. Mi empresa trabaja con conjuntos de datos con muchas columnas nulas o vacías y Pandas funciona mejor para limpiarlos. ### 13. Biblioteca poderosa para el análisis de datos **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Software de Computadora | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** September 05, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Pandas se utiliza ampliamente para la manipulación y el análisis de datos. Podemos leer archivos de conjuntos de datos como CSV, Excel y procesar esos archivos. Panda tiene estructuras de datos tabulares como dataframes y series. Tiene más funciones para la manipulación de datos. Los registros vacíos se manejan adecuadamente. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Pandas consume más memoria al trabajar con conjuntos de datos más grandes. Por eso hay limitaciones de rendimiento. Depende de bibliotecas externas. El soporte y el rendimiento deberían mejorarse. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Pandas se utiliza en el proyecto para el procesamiento de archivos Excel para la validación. Encontrar registros faltantes se ha hecho fácilmente. Se utiliza para obtener registros duplicados. Satisface todos los requisitos empresariales. ### 14. Estructura tus datos con pandas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** PREM R. | Data Scientist, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** June 06, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Los pandas pueden estructurar nuestros datos con una variedad de extensiones como pandas soporta html, xlsx, extensión CSV, etc. Con pandas, también podemos manipular nuestros datos y analizarlos. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Pandas tiene que trabajar en su centro de soporte porque algunos de los problemas no se resuelven con ninguna otra herramienta, como el error de sistema operativo de pandas. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Proporcione una vista estructurada con análisis como podemos ver nuestra media de datos, moda y trabajar con datos a gran escala. ### 15. Pandas, un producto que no está en su máximo potencial **Rating:** 1.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Consultoría | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** August 04, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** -muy flexible -mucho apoyo (comunidad, chat, tutorial, cursos,...) -una gran comunidad de apoyo para desarrollar la biblioteca -una gran cantidad de proyectos, empresas y personas usándolo **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** -sintaxis muy compleja, innecesaria -muy lento, gran falta de rendimiento -grandes problemas al usar dataframes que no caben en memoria -las nuevas versiones no garantizan que el código desarrollado con versiones anteriores funcione correctamente **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Lo uso para: - gestión de datos - análisis - proceso ETL y ELT ### 16. Pandas Python para manipulación de datos **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Ruchi S. | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** June 14, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Pandas te ofrece una herramienta fácil de usar para filtrar, remodelar, modificar y transformar tus datos; puedes añadir/eliminar y crear filas y columnas, igual que en Excel, y soporta diferentes tipos de datos. Necesita menos codificación. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Pandas tiene una curva de aprendizaje muy pronunciada y se vuelve muy complejo. A medida que avanzas y profundizas, las cosas se vuelven más difíciles de entender cómo funciona esta biblioteca, y también hay una documentación deficiente. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Limpieza de datos, manipulación, imputación, reestructuración y transformación. Pandas ayudó a limpiar y transformar los datos con menos código y realizó todas las tareas en datos extensos más rápido. ### 17. Pandas el aliado con datos en python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Erik C. | Innovation Engineer, Automatización industrial, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** November 22, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Lo mejor de pandas es la compatibilidad con conjuntos de datos que puedes manipular como archivos de excel, csv, json, también puedes manejar listas o dataframes de sqlalchemy, es muy importante esta parte de los datos con pandas si quieres enviarlos para llamarlos en otro lugar, por ejemplo, una página web. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** los esquemas finales, es difícil entenderlos porque si conviertes, por ejemplo, un dataframe de sqlalchemy que ya tiene un esquema definido, pandas lo ignora completamente y lo pone todo en uno, debes definirlo tú mismo y eso es una tarea tediosa pero no imposible. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Pandas python me ayuda a manipular los datos de una manera más fácil y a unir varios dataframes en uno, donde busco relaciones entre tablas, donde el usuario puede solicitar a través de un formulario web los datos que solicitan con una relación coherente, y transportarlos de vuelta a la web para su conveniencia. ### 18. Pandas es un salvavidas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Software de Computadora | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** June 06, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Encuentro que pandas es lo mejor de lo mejor para el procesamiento y análisis de datos. Con tantas funciones y métodos, pandas permite procesar y analizar datos según nuestras necesidades. Mi parte favorita es usar groupby con una función lambda para obtener un análisis detallado. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Es difícil no gustar de pandas cuando lo usas en cada uno de tus proyectos y trabajos de datos. Pero aún así, pandas no soporta el procesamiento paralelo tanto como lo hace pyspark. Esa es una desventaja, pero aún así es más que beneficioso. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Pandas está resolviendo el problema de escribir códigos SQL complejos. Permite procesar datos de manera entusiasta e interactiva. Pandas hace que el análisis de datos sea mucho más sencillo en comparación con uno con códigos SQL. ### 19. Pandas es una excelente biblioteca para trabajar con datos. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Nathan P. | Machine Learning Engineer, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** January 20, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Pandas es una excelente manera de trabajar con datos tabulares. Realmente aprecio las implementaciones en C++ que permiten una manipulación eficiente de datos en Python. También hay excelentes formas de visualizar los datos. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Encuentro que algunas de las semánticas de indexación son muy confusas. Las formas de usar .loc, [colname] son redundantes y generan advertencias en algunas implementaciones. Desearía que esto fuera más sencillo. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Pandas me permite cargar, manipular, editar, agregar, guardar y graficar mis datos rápidamente. Me hace más productivo y eficiente. Puedo explorar nuevos conjuntos de datos más rápidamente. ### 20. Pandas impresionante **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Dharvi J. | Tech intern, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** January 09, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Usando Pandas podemos manipular fácilmente datos como ordenar, estructurar, fusionar datos, etc. Leer cualquier archivo como csv u otro, en ese momento pandas es mejor que usar características de archivo. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Tienes muchos datos en ese momento, no es visible la propiedad, usa alguna función y pandas no tiene demasiados gráficos de visualización, usa otra biblioteca y no se usa para datos no estructurados. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Donde manejas archivos y obtienes datos y haces algunos cambios, usamos bucles y todo eso, así que es un proceso que consume tiempo y la complejidad espacial aparece en ese momento. Usa pandas, es beneficioso. ### 21. Gran funcionalidad **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Consultoría de gestión | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 21, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Muy útil para cualquier tipo de pipeline de ciencia de datos/aprendizaje automático. Las funciones vectorizadas facilitan mucho la edición de las tablas y funcionan bien con todo tipo de datos tabulares (csv, txt, etc.). **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Puede tener una curva de aprendizaje muy pronunciada, lo que significa que los nuevos usuarios tienen problemas para acceder a toda la gama de funciones ofrecidas. También puede ser difícil entender exactamente qué está sucediendo al agrupar/filtrar. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Pandas me ayuda a resolver el problema de leer datos tabulares de diferentes tipos de archivos y transformarlos en una forma que los modelos de aprendizaje automático puedan usar. Me beneficia al permitirme transformar y cargar rápidamente conjuntos de datos para ML. ### 22. Es una experiencia muy buena trabajar en pandas. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Harsh T. | intern, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** January 09, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Pandas es el mejor marco de Python que probablemente use antes del proceso de aprendizaje automático para la limpieza de datos y la visión general de los datos, donde manejamos valores nulos, tratamos los valores atípicos y creamos datos de manera adecuada. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** No me desagradan los pandas porque será fácil para nosotros cuando hagamos el preprocesamiento de datos, y usamos algunas funciones integradas de pandas, lo que facilita hacer el código sin ninguna lógica manual. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Python es un lenguaje de codificación sencillo donde el programador puede escribir código con una pequeña línea de código. Para fines comerciales, podemos completar nuestro proyecto en un período significativamente menor. ### 23. Pandas en Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rohan F. | Senior Business Intelligence Analyst, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** June 09, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Es muy flexible en el manejo de grandes datos y proporciona una gran ayuda al Analista/Científico de Datos para realizar operaciones básicas del día a día que se utilizan principalmente en la industria. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** La documentación es buena para una comprensión básica, pero si necesitas profundizar, la documentación no es tan buena ni fácil de encontrar. Además, para dimensiones más altas, pandas no será la elección correcta y el analista/científico de datos tendrá que usar otras bibliotecas. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Pandas maneja grandes cantidades de datos muy bien y también es increíble en la personalización de los datos al manipularlos en consecuencia. Lo mismo se puede lograr en SQL donde podemos preprocesar los datos, pero no será una solución óptima dado el hecho de que pandas lo maneja muy bien y rápido. ### 24. Excelente biblioteca para análisis de datos **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** ISAIAS G. | Pentester, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** September 30, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Lo que más me gusta del framework de pandas para python es la facilidad de uso y su gran documentación. Actualmente, siendo pandas una extensión de numpy, tiene una de las mejores documentaciones posibles. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Even with good documentation, the main problem with Python (and consequently pandas) is that they need to improve calculation efficiency. Sometimes it tends to be a bit slow. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** El mayor beneficio que ofrece pandas es la gran cantidad de recursos ya desarrollados. De este modo, se disminuye el tiempo a la hora de crear soluciones que necesitemos desarrollar. ### 25. Mejor biblioteca de Python para representar los datos. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Yash R. | Software Engineer, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** February 08, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Pandas ofrece muchas características preconstruidas para modificar y jugar con datos, una de las bibliotecas más utilizadas en el ámbito de la ciencia de datos, pandas es fácil de instalar gracias a pip (el instalador de paquetes de Python). **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Pandas es de hecho una gran biblioteca, pero hay una curva de aprendizaje que es un problema realmente grande para los principiantes, además la documentación no está bien escrita, por lo que es difícil referirse y trabajar con la documentación oficial. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** estamos buscando una biblioteca construida en python para usar en uno de los proyectos de ciencia de datos, pandas es una gran biblioteca cuando se trata de instalación, facilidad de uso, características preconstruidas y manipulación de datos! ### 26. ¡Procesamiento de datos hecho fácil! **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Banca | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** May 30, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** La superioridad radica en la forma de usar pandas: fácil de usar. Proporciona una gran cantidad de flexibilidad al usuario para que lo use de la manera que desee. El soporte es fuerte y extenso. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Cuando se trata de no gustar, es confuso al principio. Un principiante necesita orientación cuando quiere empezar a usar pandas. Hay una gran cantidad de recursos que en sí mismos lo hacen confuso. Sin embargo, uno puede aprender fácilmente invirtiendo tiempo y ensuciándose las manos (programando). **Recomendaciones a otros que estén considerando pandas python:** Cien por ciento recomendado. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Una vez que un programador se acostumbra, pandas se puede usar en cualquier lugar para manejar/manipular datos. Lo hace muy fácil con el uso de data frames y series para utilizarlo en el desarrollo de aplicaciones. ### 27. Pandas es un módulo basado en Python utilizado para la importación, procesamiento, manipulación y análisis de datos. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Jai Chand P. | Postdoctoral Research Associate, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** January 07, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** El marco de Pandas ofrece una variedad de opciones para importar datos con una función muy simple. Pandas tiene varias funciones pequeñas con modificaciones mínimas que se pueden utilizar para manipular los datos. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Los pandas deberían tener algunas buenas herramientas de visualización incluidas. Al igual que en el paquete seaborn, la biblioteca pandas también puede mejorarse e incluir opciones para gráficos coloridos y otros diagramas. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Hoy en día estoy trabajando en algoritmos de aprendizaje profundo. Estoy tratando de desarrollar flujos de trabajo para la predicción de biomarcadores de cáncer utilizando aprendizaje profundo. Así que el análisis de datos de alto rendimiento requiere pandas. Pandas puede manejar matrices grandes y manipularlas fácilmente. ### 28. reseña de pandas python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** AMIT J. | Data Scientist L3, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** December 10, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Para leer archivos CSV o de Excel, generalmente uso la biblioteca pandas en Python cada vez. Además, a veces la prefiero para visualización. Una vez que leo un archivo CSV en Python, con la ayuda del dataframe de pandas, realizar un análisis estadístico es muy fácil, hay muchas funciones integradas disponibles para usar. Una sola línea de programa puede ayudarte. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** ya que es fácil de usar, casi todas las funciones son útiles. **Recomendaciones a otros que estén considerando pandas python:** Recomendaré a todos, usar la biblioteca pandas. Es una biblioteca beneficiosa. A veces, podemos usarla a gran escala también. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Principalmente lo uso para leer archivos csv o excel con una sola línea de comando. Una vez que leo el dataframe, hay muchas funciones integradas disponibles para diferentes tipos de trabajo como análisis estadístico y visualización. ### 29. Primera herramienta de ingeniero de datos **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Atención hospitalaria y sanitaria | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** November 29, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** ¡Hay un método para todo y una forma aún más eficiente de hacer lo que ya haces en Python! Esto no es solo agregar funcionalidad, sino mejorar la funcionalidad que ya tienes. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** ¡Nada! Realmente amo Pandas, lo uso todos los días desde hace un año, y todo es tan fácil desde entonces, y mi código ha mejorado tanto en eficiencia que ¿cómo podría no gustarme Pandas? **Recomendaciones a otros que estén considerando pandas python:** vea qué métodos son más eficientes para lo que está haciendo, python y pandas tienen muchas formas de lograr las mismas cosas, pero algunas son mucho más eficientes que otras **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** migrar información de archivos y bases de datos a un almacén de datos, como herramienta de centralización funciona muy bien y si conoces pandas sabes cómo usar dataframes de spark y dask ### 30. El uso del paquete panda para la ciencia de datos es la mejor experiencia para mí. **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mahesh S. | Senior Embedded Firmware Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** July 10, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Me gusta más la integración de numpy e ipython, que es muy útil para cualquier aplicación. Me gustan los paquetes PANDA, que son útiles para el procesamiento de múltiples datos y aplicaciones de aprendizaje automático. Julia y scipy también me gustan. El marco de datos es esencial para la manipulación de datos y fácil de vincular con SQL. Da el mismo resultado en menos líneas de código en comparación con C++ y C. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Los estudiantes no pueden usarlo de manera eficiente porque el cambio a panda desde el python estándar es muy difícil. La documentación menos efectiva lleva a características de la biblioteca difíciles de entender en comparación con otros paquetes. No es esencial para aplicaciones embebidas basadas en IoT. **Recomendaciones a otros que estén considerando pandas python:** Los usuarios pueden obtener más resultados escribiendo menos código. Tiene características asombrosas del conjunto para el campo de la ciencia de datos, ya que maneja una gran cantidad de datos, por lo que es beneficioso para las organizaciones. Puede ser útil para aplicaciones personalizadas. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Resolvió mi tiempo de desarrollo de codificación ya que proporciona potentes paquetes de bibliotecas. Resolví mis habilidades de representación de datos. Resuelve el problema de productividad de mi equipo porque se ha desarrollado para la plataforma de Python. ### 31. Mejor biblioteca de Python para datos tabulares **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Chandresh M. | System Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** September 25, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Mi cosa favorita sobre Pandas es cómo pueden representar fácilmente tus datos. Con solo dos líneas de código, puedes importar tus datos. Otra cosa es que maneja fácilmente datos pesados. También proporciona una función de visualización de datos que me ayuda a visualizar mis datos. Ofrece una gran cantidad de funciones para realizar manipulaciones de datos. Para mí, es la mejor biblioteca para datos tabulares. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Una cosa que no diría que me gusta es que algunas funciones en pandas vienen con una sintaxis muy compleja. No puedo recordarla. Así que, a veces tengo que consultar la documentación de Pandas para usarla. **Recomendaciones a otros que estén considerando pandas python:** Lo recomiendo a aquellas personas que quieren aprender análisis de datos usando Python. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Estoy usando Pandas para la manipulación de mis datos CSV y la extracción de información de ellos. También estoy usando Pandas para la visualización. ### 32. La biblioteca más utilizada para gestionar datos en forma de tabla en Python. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Alvaro R. | Profesor titular, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** September 30, 2018 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Pandas es la biblioteca más común en Python cuando tienes que tratar con datos en forma de tabla. Esto hace de pandas una biblioteca con mucha ayuda disponible en la web. Me gusta la forma de importar datos a pandas desde formato de texto, hojas de cálculo, csv, tsv, etc. También me gusta la forma de seleccionar filas y columnas y operar con ellas. Aunque es un poco confuso al principio, una vez que te acostumbras a la forma de manejar datos con DataFrames de pandas, es bastante fácil jugar con los datos. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Si no tienes cuidado al gestionar datos con pandas, las estructuras internas de pandas pueden usar una gran cantidad de memoria. Esto se debe a que pandas utiliza, por defecto, el tipo de objeto, que requiere mucha memoria. Para resolver este problema, tienes que convertir los tipos numéricos a tipos int. Luego, puedes reducir el espacio en más del 50%. **Recomendaciones a otros que estén considerando pandas python:** Recomiendo leer tutoriales sobre cómo reducir el uso de memoria con pandas. También recomiendo ver varios tutoriales sobre cómo gestionar filas y columnas. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Utilizo pandas para importar datos de otras fuentes, como hojas de cálculo o archivos csv. Luego, puedo operar con esos datos y encontrar patrones entre ellos. Pandas me permite realizar varias operaciones con muy pocas instrucciones. Además, algunas bibliotecas científicas requieren usar DataFrames de pandas como entrada. Así que tengo que convertir mis datos a DataFrames de pandas para usar dichas bibliotecas. ### 33. Excelente e imprescindible marco para analistas y científicos de datos. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Software de Computadora | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** November 04, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** En el corazón de la biblioteca Pandas se encuentra el data frame, lo que hace que el uso del marco Pandas sea interoperable desde un punto de vista de desarrollo de habilidades. No solo será valioso aprender los métodos en Pandas dentro de Python, sino que también puedes transferir rápidamente tu conocimiento del marco a R o incluso a Spark (para aplicaciones de big data). Además, el propio marco implementado en Python es beneficioso para el análisis de datos, proporcionando numerosas funciones auxiliares en el objeto data frame, que incluyen métodos de agregación, métodos de cálculo estadístico estándar y funcionalidad útil de unión/fusión y segmentación que probablemente todos los analistas de datos utilizarán. Además, está construido sobre Numpy para facilitar la transferencia entre esos tipos para trabajos más pesados/actuales o incluso elevarlo a un nivel más alto de abstracción para trabajos de visualización de datos/comunicaciones/análisis. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** No hay mucho que no guste, excepto quizás la memoria y algunas restricciones de tiempo de ejecución. Al agregar mucha 'estructura extra' sobre el array de NumPy, el marco de datos no es el tipo de datos más eficiente, pero lo que obtienes vale los recursos adicionales necesarios para ejecutarlo, aunque tal vez no a una escala extrema (varias docenas de gigas o más de un par de millones de filas dependiendo de cuántas columnas de datos se incluyan en tu marco). **Recomendaciones a otros que estén considerando pandas python:** Si te gusta el entorno similar a un marco de datos, también deberías considerar usar R si estás interesado en aplicaciones más centradas en estadísticas y no tienes tiempo para implementar muchos de esos algoritmos personalizados a mano, o Spark si necesitas operar en casos de uso a escala de big data. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Pandas nos permite construir un objeto 'hoja de cálculo' programático dentro del entorno de la pila de datos de Python. Este marco de datos nos permitirá operar de manera eficiente con 'tablas de tipo mixto' todos los días para casi todas las aplicaciones de dominio en análisis de datos/ciencia de datos. ### 34. Pandas para el preprocesamiento de datos **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** GouriS S. | Data Scientist, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** September 11, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Lo mejor de la biblioteca pandas en Python es que ofrece una gran funcionalidad para manipular los datos desde todos los ángulos. Procesa los archivos CSV con gran velocidad. Proporciona la facilidad de procesar todo tipo de datos, ya sea desde un archivo, archivo JSON, desde bases de datos, etc. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Lo que no me gusta de pandas es que en un conjunto de datos grande, ocupa mucha memoria, y debido a eso, cuelga el sistema por error de memoria llena. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Estoy utilizando pandas de Python para preprocesar los datos, derivar nuevas características, manejar valores nulos y calcular estadísticas descriptivas usando la biblioteca pandas. ### 35. La mejor herramienta de manipulación de datos **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** deniz y. | Business Intelligence Manager, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** September 21, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Un excelente módulo de Python que se puede utilizar para el análisis de datos. Se puede manipular fácilmente convirtiendo los datos en una estructura de tabla muy fácilmente. Se instala con matplotlib. Soporta muchos tipos de archivos diferentes. Excel, CSV, Pickle.. Es muy ideal para procesar filas y columnas, expandir datos, ordenar datos, filtrar, clasificación basada en etiquetas, limpieza de datos. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** No puedo encontrar la letra "i" al filtrar después de reducir el carácter "i" a minúscula. Así que primero corrijo mis datos y luego los cargo en el marco de datos. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Siempre importo pandas primero. Porque edito los datos con pandas antes de ejecutar mis modelos. Rápidamente creo tablas y filtros. Es esencial para el análisis de texto. ### 36. Manipulación de datos con pandas **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Pablo S. | Data Science Fellow, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** July 28, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Pandas facilita la manipulación de datos en marcos de datos. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** A veces las opciones y características disponibles pueden ser limitadas. **Recomendaciones a otros que estén considerando pandas python:** Funciona muy bien con el cuaderno de Jupyter. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Ver tendencias de datos y poder realizar cambios y manipulaciones a grandes conjuntos de datos rápidamente. ### 37. Mejor biblioteca de todos los tiempos para leer CSV y hojas. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Diwakar B. | Software Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** September 01, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Las características de esta biblioteca para manejar los datos son fabulosas y con funciones fáciles para leer y escribir los datos, y también la búsqueda es buena en el marco de datos convertido por panda. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** La velocidad de todas las operaciones es un poco más lenta y con millones de lecturas de datos esto tomó mucho tiempo, pero con el paquete Modin, podemos aumentar las velocidades operativas en 3 veces. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** No encontré un mejor paquete para leer y escribir archivos de Excel y hojas, y realizar todo tipo de operaciones con los archivos fácilmente. ### 38. Mejor biblioteca de Python para análisis de datos. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Neeraj J. | DevOps Engineer, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** July 29, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Lo que más me gusta de Pandas es lo rápido y fácil que maneja grandes conjuntos de datos y los organiza según nuestras necesidades. Además, programar en Pandas es muy rápido, puedo hacer mucho trabajo en muy poco tiempo. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** no hay mucho que no guste de los pandas excepto que tiene una sintaxis muy compleja. y es un poco difícil de aprender para los principiantes. **Recomendaciones a otros que estén considerando pandas python:** Si estás aprendiendo ciencia de datos o manejando grandes conjuntos de datos, por favor aprende pandas, hará tu trabajo mucho más fácil. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Estoy usando pandas para analizar, limpiar y modificar datos para mi organización. ### 39. Tienda integral para análisis de datos **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vaibhav C. | Data Scientist, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** October 20, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Implementaciones optimizadas listas para cálculos estadísticos básicos como medidas de tendencia central y cuantiles. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Aunque la biblioteca es excelente, todavía no está lo suficientemente optimizada para ser utilizada en grandes volúmenes de datos. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Estoy resolviendo análisis de datos fundamentales para la elaboración de informes y preparando los datos para la visualización en un panel de control. Los beneficios incluyen una rápida respuesta para muchos casos de uso como la eficiencia de ventas y las optimizaciones de procesos. ### 40. revisión de pandas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Joao V. | trainee RPA, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** December 29, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** la forma en que los pandas trabajan con los datos y los organizan **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** No me gusta la forma en que necesitas poner el script de Python. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Mis mesas y datos. ### 41. Paquete estándar de computación científica **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Bienes Raíces Comerciales | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** December 14, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Facilita trabajar con grandes conjuntos de datos. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** El paquete pandas es un ecosistema diferente al Python estándar. Requiere cierta inversión de tiempo para aprenderlo y aprovecharlo al máximo. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Estamos trabajando con grandes conjuntos de datos e iterando rápidamente para ver cómo cambian los resultados cuando se actualizan las variables. ### 42. Increíble manera de estructurar datos **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Eduardo Javier C. | C, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** September 14, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Encontré una manera fácil de gestionar mis datos, escribiendo solo unas pocas líneas de código. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** No me gusta la forma en que puedo desarrollar gráficos, debería ser más atractiva como seaborn. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Podría trabajar con grandes bases de datos sin tener problemas de memoria y recursos en una computadora con recursos básicos. ### 43. Lo mejor de los pandas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Desarrollo de Programas | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** October 19, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Maneja eficientemente grandes cantidades de datos y hace que los datos sean flexibles y personalizables. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Pobre compatibilidad con matrices 3D y a veces el uso de iloc y loc **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Muchos de ellos. limpieza de datos, filtrado de datos ### 44. Pandas **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Banca | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** October 20, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Para realizar operaciones matemáticas Propósito de análisis **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Falta de más funciones integradas. Mejor documentación en detalle. **Recomendaciones a otros que estén considerando pandas python:** Biblioteca fácil de usar y bien actualizada. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Cálculos Análisis de datos Exportación e importación de datos ### 45. Agregar datos gráficos y estadísticos para cualquier programa de Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Charles P. | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** October 12, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Python panda proporciona datos visuales instantáneos para tus resultados de programación y métodos complejos. Las predicciones de grandes datos y bases de datos de clientes te ayudan a mantenerte un paso adelante utilizando análisis personalizables y modelado estadístico. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Difícil de implementar al principio, aunque hay muchos recursos en línea con ejemplos de proyectos anteriores y respuestas en foros. Los datos pueden convertirse en comentarios complejos a menos que se tenga cuidado. La integración del método podría ser mejor y falta algo de documentación. **Recomendaciones a otros que estén considerando pandas python:** Los conjuntos de datos y las funciones múltiples complejas necesitan trabajo y visuales claros. La documentación podría ofrecer ejemplos más claros con una función de ayuda mejorada. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Modelar datos estadísticos, panda te da la ventaja sobre los competidores al agregar gráficos y detalles estadísticos a métodos impulsados por fórmulas. Esto es excelente para el desarrollo de juegos y cualquier función basada en ciencia o matemáticas. La precisión del algoritmo, el análisis de sitios web o incluso el modelado de datos se pueden visualizar en detalle con patrones de diagramas con opciones personalizables. ### 46. Su facilidad de integración con el resto de mis aplicaciones creadas en Python es muy práctica. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Bpagadala P. | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** November 29, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Su facilidad de instalación e integración con el resto de mis aplicaciones creadas en python es algo bastante útil y práctico, el hecho de que me permita realizar análisis de datos de una manera mucho más sencilla, precisa y segura es algo que en última instancia le da un gran plus a mis desarrollos, el hecho de que soporte un número múltiple de archivos y ficheros es algo de gran utilidad cuando tengo los datos en diferentes formatos de archivo, por lo que al no tener uso exclusivo de un solo formato la entrada de datos puede ser mucho más completa, su facilidad de uso e implementación es tan simple que incluso personas que no son expertas en análisis de datos pueden realizar este tipo de tareas sin ningún problema, la precisión de los resultados es algo realmente sorprendente y de hecho permite tomar decisiones valiosas dentro de la empresa. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Su curva de aprendizaje puede ser un poco lenta al principio, pero sin embargo, después de acostumbrarse a usar la aplicación, te das cuenta de que todo es realmente simple, fácil y rápido, a veces se quedaba atascado, aunque no estoy seguro si era por la aplicación en sí o por mi procesador. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Ha sido una opción muy útil cuando quiero implementar opciones de análisis de datos estadísticos en mis desarrollos de Python de una manera mucho más simple y precisa, lo que me permite extender el tipo de aplicaciones que suelo desarrollar de una manera mucho más simple y práctica, permitiéndome expandir mis servicios profesionales a otro nivel. ### 47. Definitivamente una curva de aprendizaje, pero vale la pena si hay tiempo. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Chloe' H. | Graduate Research Assistant, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** October 13, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Este lenguaje de programación tiene una curva de aprendizaje, pero me gusta mucho que una vez que lo aprendes, es bastante fácil de recordar. Pandas tiene un lenguaje bastante simple para escribir y codificar, pero al igual que con cualquier otra programación, debes tener cuidado con tu lenguaje para que funcione correctamente. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** No me gusta que sea difícil guardar mi programación en una memoria USB. Sé que se guarda en internet, pero me gusta tener una copia de seguridad. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Es tan fácil ejecutar simulaciones con pandas porque puedes ejecutar múltiples simulaciones al mismo tiempo que realmente ayudan a resolver esas preguntas. ### 48. Paquete de Python potente para el análisis de datos **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** April 28, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Pandas es muy útil y fácil de usar. Ofrece un rendimiento muy alto. Es muy fácil de instalar y configurar. Podemos leer varios tipos de archivos con él, como ssv, xls, etc. Facilita mucho el análisis de datos y podemos jugar con el conjunto de datos para obtener el máximo conocimiento de él gracias a sus diversas funciones y características útiles. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Pandas Python es una de las mejores herramientas, pero a veces toma mucho tiempo para conjuntos de datos grandes. **Recomendaciones a otros que estén considerando pandas python:** Altamente recomendado para toda persona que tenga que trabajar en el conjunto de datos y analizarlo. Es la mejor herramienta que conozco para manipulaciones y análisis de datos. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Utilizo pandas para analizar varios conjuntos de datos y realizar análisis de datos de la mejor manera posible en mi organización para obtener los resultados más optimizados. También uso matplotlib junto con pandas para visualizar los datos muy fácilmente. ### 49. Herramienta fácil de usar para la importación y análisis de datos. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Mehmed Buğrahan D. | Machine Learning Engineer, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** January 06, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Pandas es una gran herramienta para visualizar, importar y analizar datos en muchos formatos. Su soporte para diferentes formatos de archivo y sus comandos autoexplicativos lo hacen fácil de usar incluso para un usuario inexperto. Las conversiones de un dataframe de pandas a matrices numpy también son otra gran característica de Pandas, ya que no todas las otras bibliotecas de Python tienen soporte para Pandas. Tienen una página de documentación realmente rica y útil. Su base de usuarios es enorme en comparación con otras bibliotecas similares. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Pandas no es excelente en el manejo de memoria. Importa todos los archivos incluso si solo necesitas un par de filas de un archivo. Tampoco admite la multiprocesamiento y sus funciones solo se ejecutan en la CPU, no en la GPU. Otra cosa que no me gusta de Pandas son sus mensajes de error. Por ejemplo, KeyError cuando no puede encontrar la columna especificada en el dataframe. Este tipo de errores deben proporcionar mensajes de error amigables en lugar de mensajes robóticos como 'KeyError 'some_column'. **Recomendaciones a otros que estén considerando pandas python:** Recomendaría encarecidamente Pandas, especialmente para usuarios inexpertos. Tiene una excelente página de documentación y es utilizada por muchas personas, lo que significa que puedes encontrar respuestas a tus muchas preguntas sobre la biblioteca. Pero ten en cuenta que su falta de soporte para multiprocesamiento lo hace más lento en comparación con algunas otras bibliotecas. **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** Me gusta usar Pandas para visualizar y analizar el archivo antes de realizar algunos procesos que consumen mucha memoria. Esto me ayuda a reducir el tiempo al ayudarme a decidir qué necesito hacer de antemano. ### 50. La mejor biblioteca de Python para crear Dataframes **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** October 20, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de pandas python?** Pandas de Python se utiliza para generar datos estructurados a partir de datos no estructurados como los datos JSON. **¿Qué es lo que no le gusta de pandas python?** Lo más desagradable es que en pandas los datos están estructurados de manera lenta. **Recomendaciones a otros que estén considerando pandas python:** Altamente recomendado a otros usar pandas **¿Qué problemas resuelve pandas python y cómo le beneficia eso?** El problema de hacer los gráficos usando matplotlib u otra biblioteca de Python se está volviendo más fácil. ## pandas python Discussions - [What is your experience with pandas for data analysis, and what features do you find most useful?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-your-experience-with-pandas-for-data-analysis-and-what-features-do-you-find-most-useful) - 1 comment - [¿Para qué se utiliza pandas en Python?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-pandas-python-used-for) - 1 comment - [View pandas python pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/es/products/pandas-python/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-30+15%3A04%3A22+-0500&secure%5Bsession_id%5D=3e76002a-cf18-4da7-b9e9-e0711a806d99&secure%5Btoken%5D=18ee490158a7e665354736ed5159ac0136d18177ab25ad2c646a4604a28ec9d7&format=llm_user) ## pandas python Integrations - [PostgreSQL](https://www.g2.com/es/products/postgresql/reviews) - [Python](https://www.g2.com/es/products/python/reviews) - [PyTorch](https://www.g2.com/es/products/pytorch/reviews) - [Visual Studio](https://www.g2.com/es/products/visual-studio/reviews) ## pandas python Features **Funcionalidad** - Contingencia lingüística - Biblioteca de componentes - Componentes desbloqueados **Gestión** - Integración del marco - Gestión de repositorios - Apoyo ## Top pandas python Alternatives - [python xlrd](https://www.g2.com/es/products/python-xlrd/reviews) - 4.1/5.0 (19 reviews) - [Flutter](https://www.g2.com/es/products/flutter/reviews) - 4.6/5.0 (67 reviews) - [DevExpress](https://www.g2.com/es/products/devexpress/reviews) - 4.8/5.0 (112 reviews)