Pandas ofrece la estructura DataFrame, similar a una hoja de cálculo o una tabla de base de datos, junto con funciones para filtrar, agrupar, combinar y transformar datos tabulares de forma eficiente, convirtiéndose en una herramienta prácticamente indispensable para cualquier análisis de datos en Python.
Por qué es tan central en el flujo de trabajo de datos
Casi cualquier proyecto de ciencia de datos en Python involucra en algún momento cargar, limpiar y transformar datos con pandas antes de pasar a la etapa de modelado o visualización, funcionando como el pegamento entre la carga de datos crudos y las herramientas de análisis o machine learning.