Pandas ofrece la función `count()`, que cuenta todas las celdas no nulas (ni None ni np.NaN) para cada columna. Consideremos el siguiente ejemplo:
```python
data_frame = pd.read_csv(file.csv)
number_of_cells = data_frame.count()
```

Para encontrar el **conteo** de valores no nulos en una columna específica, utilice:
```python
data_frame = pd.read_csv(file.csv)
number_of_cells = data_frame['name of the column'].count()
```

Pandas también proporciona la función `sum()`. Esta función calcula la suma de los valores de cada columna, pero sólo funciona con columnas numéricas. Mira el siguiente ejemplo:
```python
data_frame = pd.read_csv(file.csv)
total = data_frame.sum()
```

Para hallar la suma de los valores de una columna determinada:
```python
data_frame = pd.read_csv(file.csv)
total = data_frame['name of the column'].sum()
```

Pandas is an extremely user-friendly library for data analysis. It's also designed to handle large datasets, using data structures like DataFrame and Series. This makes it an invaluable tool for Data Science. In this guide, you'll get acquainted with a range of statistical functions, including how to find correlations, modes, medians, and maximum and minimum values within a dataset. You'll also learn how to handle missing values and manipulate specific values, as well as how to remove them.

En esta sección, exploraremos los fundamentos de las estructuras Series y DataFrame. También aprenderá acerca de las distinciones entre estos dos tipos de estructuras.

Los datos pueden obtenerse en varios formatos, como CSV, JSON, SQL, HTML y más. Con Pandas, no está limitado a un único formato - puede trabajar con datos a través de una multitud de tipos de archivo. En este capítulo, nos centraremos específicamente en los formatos CSV y TXT.

Aquí aprenderá a procesar datos sin procesar eliminando la información superflua y gestionando los valores nulos de un conjunto de datos.

Suma() y Conteo()

Tarea

Primeros Pasos con Pandas

Suma() y Conteo()

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