La función principal de Pandas en el análisis de datos es proporcionar estructuras de datos eficientes (Series y DataFrames) y herramientas para la manipulación, limpieza, transformación y análisis intuitivo de datos tabulares y series temporales en Python. Sin embargo, a veces, el conjunto de datos es demasiado grande y Pandas puede experimentar errores de memoria. Hay alternativas como Polars (muy rápido, multi-hilo), Dask (para escalabilidad con la API de Pandas), y PySpark (para Big Data dis
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