¡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.

Pandas facilita la manipulación de datos en marcos de datos.

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.