Aprender Pandas Rendimiento y buenas prácticas

A medida que los conjuntos de datos crecen, el rendimiento y la eficiencia de memoria se convierten en factores determinantes. Pandas incorpora mecanismos como Copy-on-Write (CoW), el backend PyArrow para tipos de datos más eficientes, y funciones como eval() y query() para acelerar operaciones sobre DataFrames grandes.

En este módulo se abordan las estrategias de optimización de rendimiento, la selección de tipos de datos adecuados, la vectorización frente a bucles explicitos, y las buenas prácticas de código Pandas: encadenamiento de métodos, pipe(), estilos funcionales y patrones recomendados para escribir código mantenible y eficiente.