# data[].attributes.headline
 Pandas es una librería de Python especializada en el manejo y análisis de estructuras de datos.Sirve para la manipulación, el análisis y la visualización de datos.Facilita la escritura de tablas que se obtienen como resultadode toda la información ingresada, ya que es muy simple cargar datos desde diferentes tipos de archivos(csv, json, html, etc.).

# data[].attributes.subject
 Pandas es una librería de Python especializada en el manejo y análisis de estructuras de datos.Sirve para la manipulación, el análisis y la visualización de datos.Facilita la escritura de tablas que se obtienen como resultadode toda la información ingresada, ya que es muy simple cargar datos desde diferentes tipos de archivos(csv, json, html, etc.).

# data[].attributes.body
Pandas es una librería de python que contiene lo necesario para que un analista de datos, pudiese tener en una misma herramienta todas las funcionalidades que necesita en su día a día, como puede ser: cargar datos, modelar, analizar, manipular y prepararlos.     Además, proporciona herramientas que permiten: leer y escribir datos en diferentes formatos ( CSV, Microsoft Excel, bases SQL, etc)

# data[].attributes.body
PANDA es una biblioteca que dispone de  recursos utilizados en  Python. Es una extensión de otra librería denominada Numpy.
Se utiliza principalmente para análisis y manipulación  de datos.

# data[].attributes.body
Librería de código abierto dentro de los desarrolladores de Python, y sobre todo dentro del ámbito de Data Science y Machine Learning, ya que ofrece unas estructuras muy poderosas y flexibles que facilitan la manipulación y tratamiento de datos.

Pandas surgió como necesidad de aunar en una única librería todo lo necesario para que un analista de datos pudiese tener en una misma herramienta todas las funcionalidades que necesitaba en su día a día, como son: cargar datos, modelar, analizar, manipular y prepararlos.

# data[].attributes.body
Una de las mejores opciones para trabajar con datos tabulares en Python es usar la Python Data Analysis Library (alias Pandas). La biblioteca Pandas provee estructuras de datos, genera gráficos de alta calidad con matplotlib y se integra de buena forma con otras bibliotecas que usan arrays de NumPy (la cual es otra biblioteca de Python).

Python no carga todas las bibliotecas disponibles por default. Se tiene que usar el enunciado import en nuestro código para usar las funciones de la biblioteca. Para importar una biblioteca se usa la sintaxis import nombreDeLaBiblioteca. Si además le queremos poner un sobrenombre para acortar los comandos, se puede agregar as sobrenombreAUsar. Un ejemplo es importar la biblioteca pandas usando su sobrenombre común pd como :

import pandas as pd

Cada vez que llamemos a una función que está en la biblioteca, se usa la sintaxis NombreDeLaBiblioteca.NombreDeLaFuncion. Agregar el nombre de la biblioteca con un . antes del nombre de la función le indica a Python donde encontrar la función. En el ejemplo anterior hemos importado a Pandas como pd. Esto significa que no vamos a tener que escribir pandas cada vez que llamemos a una función de Pandas y solo lo hagamos con su sobrenombre.

# data[].attributes.body
Pandas es una librería de código abierto que surgió para hacer más fácil todo el ciclo de vida de cualquier dato

Permite, de forma fácil e intuitiva realizar operaciones capaces de gestionar y manipular cualquier tipo de información sin importar el formato

Con pandas podemos representar datos tabulares con columnas con etiquetas y filas y series temporales.
Nos proporciona herramientas que nos permiten leer y escribir datos en varios formatos como por ejemplo, CSV, Microsoft Excel, bases SQL y formato HDF5.

También nos permiten seleccionar y filtrar las tablas de datos, fusionar y unir datos, transformarlos aplicando funciones tanto global como por ventanas, manipular las series temporales e incluso hacer gráficas.

Las dos estructuras de datos principales dentro del paquete Pandas son:

Series: array unidimensional etiquetado capaz de almacenar cualquier tipo de dato.

DataFrame: estructura bidimensional con columnas que pueden ser también de cualquier tipo. Estas columnas son a su vez Series.

# data[].attributes.body
Pandas is a Python library used for working with data sets.
It has functions for analyzing, cleaning, exploring, and manipulating data.
The name "Pandas" has a reference to both "Panel Data", and "Python Data Analysis".
Pandas allows us to analyze big data and make conclusions based on statistical theories.
Pandas can clean messy data sets, and make them readable and relevant.
Relevant data is very important in data science.
Pandas gives you answers about the data. Like:
Is there a correlation between two or more columns?

What is average value?

Max value?

Min value?

Pandas are also able to delete rows that are not relevant, or contains wrong values, like empty or NULL values. This is called cleaning the data.
The source code for Pandas is located at this github repository https://github.com/pandas-dev/pandas

Fuente: https://www.w3schools.com/python/pandas/pandas_intro.asp

# data[].attributes.body
open-source library that is made mainly for working with relational or labeled data both easily and intuitively. It provides various data structures and operations for manipulating numerical data and time series. Pandas is fast and it has high performance & productivity for users.
open-source library that is made mainly for working with relational or labeled data both easily and intuitively. It provides various data structures and operations for manipulating numerical data and time series. This library is built on top of the NumPy library. Pandas is fast and it has high performance & productivity for users.

# data[].attributes.body
pandas (PAnel, DAta) es una librería popular de python para ciencia de datos y machine learning. ofrece estructuras de datos poderosas, flexibles que facilita la manipulación y análisis.
hay 5 pasos en el procesamiento: 1) cargar 2) preparar 3) manipular 4) modelar 5) analizar.
Las dos estructuras de datos principales dentro del paquete Pandas son (ver imagen cargada)

Series: array unidimensional etiquetado capaz de almacenar cualquier tipo de dato.

DataFrame: estructura bidimensional con columnas que pueden ser también de cualquier tipo. Estas columnas son a su vez Series.

# data[].attributes.body
Nos proporciona herramientas que nos permiten leer y escribir datos en varios formatos como por ejemplo, CSV, Microsoft Excel, bases SQL y formato HDF5.

También nos permiten seleccionar y filtrar las tablas de datos, fusionar y unir datos, transformarlos aplicando funciones tanto global como por ventanas, manipular las series temporales e incluso hacer gráficas.

Pandas dispone de tres estructuras de datos diferentes:

Series, son estructuras de una dimensión

DataFrame, estructuras de dos dimensiones (tablas)

Panel, estructuras de tres dimensiones (cubos)

# data[].attributes.body
Es una biblioteca de software escrita como extensión de Numpy para manipulación y análisis de datos para el lenguaje de programación Python. En particular, ofrece estructuras de datos y operaciones para manipular tablas numéricas y series temporales.

Es apta para usuarios poco expertos en la programación.

Surgió como necesidad de aunar en una única librería todo lo necesario para que un analista de datos pudiese tener en una misma herramienta todas las funcionalidades que necesitaba en su día a día, como son: cargar datos, modelar, analizar, manipular y prepararlos.

https://www.master-data-scientist.com/pandas-herramienta-data-science/

# data[].attributes.body
Pandas es una librería de Python especializada en el manejo y análisis de estructuras de datos.

Las principales características de esta librería son:

Define nuevas estructuras de datos basadas en los arrays de la librería NumPy pero con nuevas funcionalidades.

Permite leer y escribir fácilmente ficheros en formato CSV, Excel y bases de datos SQL.

Permite acceder a los datos mediante índices o nombres para filas y columnas.

Ofrece métodos para reordenar, dividir y combinar conjuntos de datos.

Permite trabajar con series temporales.

Realiza todas estas operaciones de manera muy eficiente.

Tipos de datos de Pandas

Pandas dispone de tres estructuras de datos diferentes:

Series: Estructura de una dimensión.

DataFrame: Estructura de dos dimensiones (tablas).

Panel: Estructura de tres dimensiones (cubos).

Estas estructuras se construyen a partir de arrays de la librería NumPy, añadiendo  nuevas funcionalidades.

Fuente:

https://aprendeconalf.es/docencia/python/manual/pandas/nuevas funcionalidades.

# data[].attributes.body
es una librería de Python que tiene como objetivo el manejo y análisis de estructuras de datos

# data[].attributes.body
Investigar acerca de que es Pandas, y cuales son sus principales funcionalidades

# data[].attributes.body
Es la librería o módulo más utilizado por todos los científicos de datos. Sus áreas de empleo principal son:

Analítica

Estadística

Economía

Análisis de lenguaje, entre otras.

La forma en que se manipulan los datos permite extraer de forma muy simple gran valor de los mismos.
Fuente: https://platzi.com/clases/1794-pandas/27914-que-es-pandas/?gclid=Cj0KCQiAmpyRBhC-ARIsABs2EAqCQud0FawQOmh8Cc3xjwDffsOTTdj27JswW0W6Ny2UArx6_iRZD6QaAnO6EALw_wcB&gclsrc=aw.ds