Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-11 16:46 UTC

pandas-dev / pandas

Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much more

PythonBSD-3-Clause★ 49.487 estrellas⑂ 20.262 forksdesde ago 2010Ver en GitHub ↗
TipoComplementoBibliotecaHerramienta de línea de comandoscómo se determina

pandas-dev/pandas tiene un índice de salud de 99 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Community & Adoption (97/100) y la más baja, AI Readiness (69/100). Se actualizó por última vez hoy. 4 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

99
global / 100
Excepcional

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

99
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 89 se calibra a 99 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

pandasOrganización
5375 seguidores16 repositorios públicosdesde ago 2016

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicación
PyPIpandas3.0.5770.407.011117hace 19 días

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

96Excepcional · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 0 días
36/36Cadencia de commits52/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits2281 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year2281
human_commit_share0,95
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones100 versiones publicadas
36/36Recencia de las versionesúltima versión hace 19 días
27/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~32,9 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count100
latest_release_tagv3.0.5
releases_from_tagsno
days_since_latest_release19
mean_days_between_releases32,9

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

97Excepcional · 17% del índice global
Cómo se puntúa
60/60Estrellas49.487 estrellas
25/25Forks20.262 forks
15/15Observadores1138 observadores
Datos de entrada utilizados
forks20.262
stars49.487
watchers1138
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (BSD-3-Clause)
18/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges8
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_template
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales770.407.011 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagespandas
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads770.407.011
unverified_packages_excluded
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependientes en el registro. Los pesos restantes se han renormalizado.

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

85Excelente · 23% del índice global
Cómo se puntúa
43.2/54Factor busla mitad de los commits recae en 4 contribuyente(s)
18/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 20% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes97 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 49 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor4
contributors_sampled97
top_contributor_share0,2
Cómo se puntúa
38.1/42Resolución de issues91% de issues cerradas
23.2/30Aceptación de PR29.355/37.930 PR decididos fusionados
1.6/13Newcomer PR acceptance1/8 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 4/30 approved changesets -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
merged_prs29.355
open_issues2637
closed_issues25.832
prs_merged_7d45
prs_decided_7d57
prs_merged_30d45
prs_decided_30d57
issue_closed_ratio0,907
closed_unmerged_prs8575
first_time_authors_30d8
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d8
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
0/20Dominio verificadoel estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
25/25Alcance del propietario5375 seguidores de pandas-dev
21/25Trayectoria16 repos públicos, cuenta de ~9 años
Datos de entrada utilizados
followers5375
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginpandas-dev
public_repos16
account_age_days3639
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 19 días
20/20Historial de versiones117 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagespandas
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish19

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

92Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI12 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_config
has_precommit_config

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://pandas.pydata.org
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics6 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsdata-analysis, pandas, flexible, alignment, python, data-science
has_wikino
homepagehttps://pandas.pydata.org
docs_sitehttps://pandas.pydata.org
has_readme
has_docs_dir
has_description

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

81Excelente · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionsin datos
2.5/2.5CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-ReviewFound 4/30 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributorsproject has 49 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflowsin datos
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
5/5Fuzzingproject is fuzzed
2.5/2.5Licencialicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packagingsin datos
0/5Pinned-Dependenciessin datos
5/5SASTSAST tool is run on all commits
5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissionssin datos
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated13
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive5
scorecard_aggregate7,6
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Token-Permissions. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidosninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidosninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientesningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages3
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:pandas@3.0.5 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 3 paquetes. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

69Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentesAGENTS.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
33.7/40Historial de commits legible60 de 95 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,632
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes2820
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
0/10Entorno reproducible
10/10Práctica demostrada con agentes76 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado3 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciessin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configs
agent_commit_share0,76
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,03
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tiposPython sin configuración de verificación de tipos
51.9/55Tamaños de archivo manejables86/1541 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes693.145
source_files_sampled1541
oversized_source_files86
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCPno aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutablesnotebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalno
api_schema_files
interfaces_expected_of
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto), Servidor MCP. Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

49.487estrellas de GitHub
97contribuidores
2281commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
100versiones publicadas
4factor bus
2637issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 19 authors (cap 12)

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 20.262 ⇿
0Estrellas
20.262Forks
5Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

Solo se muestra el historial más reciente: este repositorio supera la ventana de recopilación, por lo que no se captura el historial más antiguo.

19.20019.40019.60019.80020.00020.20020.40020.262242026-022026-052026-08
Mayor 0Menor 0Parche 5
OpenSSF Scorecard 7.6 / 10
7.6agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-08-11 16:45 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
n/dBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 4/30 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 49 contributing companies or organizations
n/dDangerous-Workflowno workflows found
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
10Fuzzingproject is fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not detected
n/dPinned-Dependenciesno dependencies found
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
n/dToken-PermissionsNo tokens found
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 5
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPInumpy>=2.0.2pyproject.toml
PyPInumpy>=2.3.3pyproject.toml
PyPIpython-dateutil>=2.9.0pyproject.toml
PyPItzdatapyproject.toml
PyPItzdatapyproject.toml
Todas las dependencias 86

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 3 paquetes directos y 83 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPInumpydirecta
PyPIpython-dateutildirecta
PyPItzdatadirecta
PyPIadbc-driver-postgresqlindirecta
PyPIadbc-driver-sqliteindirecta
PyPIasvindirecta
PyPIbeautifulsoup4indirecta
PyPIbottleneckindirecta
PyPIcoverageindirecta
PyPIcythonindirecta
PyPIdaskindirecta
PyPIfastparquetindirecta
PyPIfeedparserindirecta
PyPIfsspecindirecta
PyPIgcsfsindirecta
PyPIgitpythonindirecta
PyPIhtml5libindirecta
PyPIhypothesisindirecta
PyPIipykernelindirecta
PyPIipythonindirecta
PyPIipywidgetsindirecta
PyPIjinja2indirecta
PyPIjupyterlite-coreindirecta
PyPIjupyterlite-pyodide-kernelindirecta
PyPIlxmlindirecta
PyPImarkdownindirecta
PyPImatplotlibindirecta
PyPImesonindirecta
PyPImeson-pythonindirecta
PyPImotoindirecta
PyPImypy2.1.0indirecta
PyPInatsortindirecta
PyPInbconvertindirecta
PyPInbformatindirecta
PyPInbsphinxindirecta
PyPInotebookindirecta
PyPInumbaindirecta
PyPInumexprindirecta
PyPInumpydocindirecta
PyPIodfpyindirecta
PyPIopenpyxlindirecta
PyPIpandocindirecta
PyPIpickleshareindirecta
PyPIpipindirecta
PyPIpre-commitindirecta
PyPIpsycopg2indirecta
PyPIpsycopg2-binaryindirecta
PyPIpy-rattlerindirecta
PyPIpyarrowindirecta
PyPIpygmentsindirecta
PyPIpyicebergindirecta
PyPIpymysqlindirecta
PyPIpyqt5indirecta
PyPIpyreadstatindirecta
PyPIpytestindirecta
PyPIpytest-covindirecta
PyPIpytest-cythonindirecta
PyPIpytest-localserverindirecta
PyPIpytest-qtindirecta
PyPIpytest-xdistindirecta
PyPIpython-calamineindirecta
PyPIpytzindirecta
PyPIpyxlsbindirecta
PyPIpyyamlindirecta
PyPIqtpyindirecta
PyPIrequestsindirecta
PyPIs3fsindirecta
PyPIscipyindirecta
PyPIscipy-stubsindirecta
PyPIseabornindirecta
PyPIsphinxindirecta
PyPIsphinx-copybuttonindirecta
PyPIsphinx-designindirecta
PyPIsqlalchemyindirecta
PyPItablesindirecta
PyPItabulateindirecta
PyPItokenize-rtindirecta
PyPItypes-pymysqlindirecta
PyPItypes-python-dateutilindirecta
PyPItypes-pytzindirecta
PyPItypes-pyyamlindirecta
PyPIversioneerindirecta
PyPIxarrayindirecta
PyPIxlrdindirecta
PyPIxlsxwriterindirecta
PyPIzstandardindirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:pandas@3.0.5 arrastra 3 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

Informe JSON sin procesar legible por máquina

Comentarios

¿Algo no cuadra en este informe, o hay ideas que compartir? Mediciones erróneas, herramientas no detectadas, ideas, preguntas: todo es bienvenido. Cada mensaje se lee y recibe respuesta.

El mensaje se conserva durante el inicio de sesión.

Las puntuaciones son señales, no garantías. Reflejan prácticas públicamente visibles en GitHub; no son una auditoría de código ni una garantía de seguridad.

Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.10.0, esquema v0.31.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadasPyPI.