¿Qué podemos descubrir sobre una carrera de Fórmula 1 utilizando datos? En este análisis del Gran Premio de Singapur 2026 vamos a trabajar con una API deportiva, Python y Pandas para obtener resultados, comparar posiciones y generar visualizaciones que nos permitan responder preguntas concretas. El objetivo no es solamente consultar quién terminó primero, sino analizar la diferencia entre la parrilla de salida y el resultado final, identificar remontadas y detectar qué pilotos perdieron posiciones durante la carrera. 1. Herramientas utilizadas API de Fórmula 1: servicio disponible a través de RapidAPI para consultar datos de carreras. Python: lenguaje utilizado para realizar las solicitudes y procesar los resultados. Requests: biblioteca para realizar solicitudes HTTP. Pandas: biblioteca para transformar los datos JSON en tablas y realizar cálculos. Matplotlib y Pillow: herramientas que podemos utilizar para crear gráficas e imágenes para nuestros análisis y Shorts. ...