Biblioteca Pandas con Python

Es una biblioteca de Python que proporciona estructuras de datos y herramientas de manipulación y análisis de datos. Pandas se utiliza principalmente para trabajar con datos tabulares en memoria, similar a cómo se manejan los datos en una hoja de cálculo.

Pandas permite la creación, manipulación y análisis de DataFrames, que son estructuras de datos bidimensionales que contienen columnas con etiquetas y pueden contener diferentes tipos de datos. Estos DataFrames se pueden cargar desde archivos CSV, Excel, bases de datos u otras fuentes de datos, y se pueden realizar operaciones como filtrado, agregación, transformación y visualización de los datos.

Si deseas trabajar con bases de datos, Pandas puede interactuar con diferentes sistemas de bases de datos como MySQL, PostgreSQL, SQLite, entre otros, a través de otras bibliotecas como SQLAlchemy o PyODBC. Esto permite realizar consultas y operaciones de lectura/escritura en bases de datos utilizando las funcionalidades de Pandas.

En resumen, Pandas es una poderosa biblioteca para la manipulación y análisis de datos en Python, pero no es una base de datos en sí misma. Se utiliza en combinación con bases de datos y otras fuentes de datos para realizar tareas de manipulación y análisis de datos.