En un mundo donde todo gira en torno a los datos: los negocios, la ciencia, el entretenimiento, la salud, la IA, el marketing. Existe un lenguaje de programación que es el rey por encima de los demás, y ese es Python.
Sí, todos conocemos a las librerías más utilizadas, como por ejemplo Pandas, NumPy y Scikit-learn, etc. Pero la magia real no se encuentra en ellas, la magia está en las librerías ocultas que muy poca gente utilizada.
Herramientas que muy pocos desarrolladores mencionan pero que podrían acelerar tu workflow brutalmente.
Hoy, te traigo el ranking definitivo de las 10 mejores librerías de Python más subestimadas y que deberías dominar en 2025.
Por lo que, si quieres subir de nivel en análisis de datos, big data, machine learning y visualización; te encuentras en el lugar perfecto.
Vamos al lío.. 🔥
Polars está construido en Rust y es, literalmente, un cohete para trabajar con datasets gigantes.
Ventajas:
Si quieres rendimiento y velocidad real en 2025, Polars es tu apuesta.
Vaex usa lazy evaluation, así que no carga todo en memoria.
Perfecto para:
Si tu RAM es limitada, Vaex te salvará la vida.
Sweetviz genera reportes de análisis exploratorio con solo un par de líneas e incluye:
Ideal para análisis rápido y presentaciones.
Dask divide tareas en trocitos que corren en paralelo, ¿Para qué sirve?
Si te quedas corto con Pandas, Dask es el escalón natural.
PyCaret automatiza la mayoría del ML clásico:
Es ideal para:
Fugue te permite ejecutar la misma lógica en:
¿La ventaja? No reescribes nada y todo escala, automáticamente.
Lux detecta patrones y te sugiere gráficas automáticamente.
Perfecto para cuando quieres:
Un descubrimiento increíble para los analistas visuales.
Feature-engine trae listo para usar:
Es ideal para Machine Learning clásico donde la calidad del dataset lo es todo.
Yellowbrick complementa scikit-learn con visualizaciones avanzadas:
Hace que evaluar modelos sea mucho más intuitivo.
PyJanitor trae funciones muy prácticas para la limpieza de datos:
Es como el “pandas más ordenado”.
Porque el trabajo moderno de datos necesita:
Los flujos de datos son más grandes, más complejos y requieren herramientas que ahorren tiempo y recursos.
Estas librerías, te ofrecen la ventaja competitiva que muchos desarrolladores aún no tienen.
Dominar estas librerías “ocultas” es una forma rápida de:
Python sigue creciendo, pero el secreto está en conocer esas gemas escondidas que harán tu trabajo 10 veces más fluido.
Si durante 2026 quieres destacar en tu trabajo, aquí tienes la lista perfecta.
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