Introducción a Numpy y Pandas

Abstract

El documento "Introducción a Numpy y Pandas" presenta una guía práctica para el uso de herramientas fundamentales en Python para el análisis de datos y la inteligencia artificial. Comienza con una introducción a Google Colaboratory, una plataforma que permite ejecutar código Python en el navegador sin necesidad de configuración, ideal para aprendizaje automático y análisis de datos. Se realiza un repaso de fundamentos básicos de Python mediante ejercicios prácticos, como la conversión de dólares a pesos colombianos, la conversión de grados Fahrenheit a Celsius y el cálculo del área de un triángulo, reforzando conceptos esenciales de programación. Posteriormente, se introduce la biblioteca NumPy, que facilita la creación y manipulación de vectores y matrices multidimensionales, junto con funciones matemáticas avanzadas. Se ejemplifican operaciones como calcular raíces cuadradas, elevar números al cuadrado, aplicar el teorema de Pitágoras y resolver ecuaciones cuadráticas, mostrando la potencia de NumPy para cálculos numéricos. Finalmente, se aborda la biblioteca Pandas, diseñada para la manipulación y análisis de datos estructurados. Se explica la estructura fundamental de Pandas, el DataFrame, que es una tabla bidimensional con filas y columnas, y se describen operaciones comunes como creación, indexación, manejo de datos faltantes e iteración sobre filas y columnas. Además, se destaca la capacidad de Pandas para importar datos desde diversos formatos como CSV, JSON y SQL, facilitando el trabajo con grandes volúmenes de datos.