Summary  
This chapter explains how to access a DataFrame’s column names and data types using the `df.columns` and `df.dtypes` attributes.  

General domain of usage  
Data analysis

Para ver todos los nombres de las columnas como una lista, tenemos que usar esta línea de código:
```python
column_names = df.columns
```

También podemos obtener un resumen de todos los tipos de datos que están en el dataframe. Para esto, tenemos que usar el siguiente atributo: `.dtypes`.
```python
data_types = df.dtypes
```

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.

Nombres de Columnas y Tipos de Datos

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