Summary  
This chapter covers using pandas DataFrame methods to compute descriptive statistics—calculating means, modes, and generating summary metrics like count, standard deviation, and percentiles.  

General domain of usage  
Exploratory data analysis

`pandas` ofrece el útil método `mean()` que calcula el **promedio** de todos los valores para cada columna.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()
```

También puedes usar el mismo método para determinar el valor promedio de una columna específica:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df['column_name'].mean()
```

`pandas` también proporciona el método `mode()`, que identifica el **valor que ocurre con más frecuencia** en cada columna.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()
```

Para encontrar la moda de una columna en particular, se utiliza el mismo método:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
```

Otro método útil en `pandas` es `describe()`.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()
```

Este método proporciona una **visión general de varias métricas** del conjunto de datos, incluyendo:
- Número total de entradas;
- Valor medio o promedio;
- Desviación estándar;
- Los valores mínimo y máximo;
- Los percentiles 25, 50 (mediana) y 75.

Pandas es una biblioteca extremadamente fácil de usar para el análisis de datos. También está diseñada para manejar grandes conjuntos de datos, utilizando estructuras de datos como DataFrame y Series. Esto la convierte en una herramienta invaluable para la Ciencia de Datos. En esta guía, te familiarizarás con una variedad de funciones estadísticas, incluyendo cómo encontrar correlaciones, modas, medianas y valores máximos y mínimos dentro de un conjunto de datos. También aprenderás a manejar valores faltantes y manipular valores específicos, así como a eliminarlos.

En esta sección, exploraremos los fundamentos de las estructuras Series y DataFrame. También aprenderás sobre las diferencias entre estos dos tipos de estructuras.

Los datos pueden obtenerse en varios formatos, como CSV, JSON, SQL, HTML y más. Con Pandas, no estás limitado a un solo formato: puedes trabajar con datos de una multitud de tipos de archivos. En este capítulo, nos centraremos específicamente en los formatos CSV y TXT.

Aquí, aprenderás a procesar datos en bruto eliminando información innecesaria y gestionando valores nulos en un conjunto de datos.

Describiendo los Datos

Solución

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