Creé visualizaciones e informes utilizando extensas bibliotecas de Python, Pandas, Numpy, Matplotlib.

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.

Usabilidad y representación gráfica de varios conjuntos de datos