Summary  
This chapter explains how to select and print specific rows from a tabular dataset using index-based slicing (e.g., data[0:3], data[997:], data[:]) to retrieve subsets or all rows.

General domain of usage  
Data analysis with tabular datasets

**Pandas** ofrece numerosas herramientas útiles; por ejemplo, permite mostrar solo filas específicas. Trabajaremos con el mismo conjunto de datos.

- `data[0:3]` - muestra las filas desde cero hasta tres `0`, `1`, `2`, para todas las columnas (tenga en cuenta que este método no incluye el último índice);
- `data[:3]` - muestra las filas desde cero hasta tres `0`, `1`, `2`, para todas las columnas;
- `data[997:999]` - muestra las filas desde 997 hasta 999: `997` y `998`, para todas las columnas (esta es la última fila);
- `data[997:]` - muestra las filas desde 997 hasta la última: `997`, `998`, `999`, para todas las columnas;
- `data[:]` - muestra todas las filas del conjunto de datos `data` para todas las columnas.

Selecciona todas las opciones con la sintaxis correcta para mostrar filas por índices:

Este curso contiene muchas funciones útiles para un futuro analista de datos. Aprenderá diferentes formas de extraer datos e incluso establecer condiciones sobre ellos. Después de esto, estará familiarizado con los métodos de agrupación de datos. Además, aprenderá cómo preprocesar datos. Cada sección tiene su propio conjunto de datos, lo que hace que el curso sea interesante.

Esta sección le enseñará cómo mostrar columnas específicas por sus títulos o índices. Además, se familiarizará con las formas en que puede seleccionar filas por sus índices.

Aquí aprenderá a extraer datos que cumplen condiciones específicas. Además, aprenderá a combinarlas e incluso a crear las suyas propias.

En esta sección, ampliará su conocimiento sobre el establecimiento de diferentes condiciones de datos. Aprenderá a verificar si sus datos se encuentran en una lista definida de valores o entre dos valores. También aprenderá a encontrar los valores más grandes y más pequeños.

Esta sección es una de las más fascinantes del curso. Aquí aprenderá cómo agrupar datos de diferentes maneras. Le ayudará a trabajar como analista de datos para obtener información sobre grupos de datos específicos.

Esta sección es una de las más significativas para un analista de datos, ya que si los datos contienen valores faltantes o en un formato incorrecto, será imposible trabajar con ellos. Por lo tanto, aquí aprenderá cómo tratar dichos valores inapropiados.

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