Pandas proporciona una plétora de herramientas que permiten modificar fácilmente tanto los datos como la estructura de los DataFrames. Estas capacidades son esenciales porque:

• Limpieza de datos: Los conjuntos de datos del mundo real suelen estar desordenados. La capacidad de transformar y limpiar los datos garantiza su preparación para el análisis.
• Versatilidad:** Con frecuencia, la estructura de un conjunto de datos puede no ajustarse a los requisitos de una tarea determinada. Ser capaz de remodelar los datos puede ser un salvavidas.
• Eficiencia:** Las modificaciones directas a los DataFrames, en lugar de crear nuevos, pueden ahorrar memoria y mejorar el rendimiento.

Familiarizarse con las técnicas para alterar los datos y la estructura de los DataFrames es un paso clave para llegar a ser competente con Pandas.