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Aprende Visualizando los Datos | Analizando los Datos
Primeros Pasos con Pandas

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Visualizando los Datos

Para ver las primeras filas de un conjunto de datos, podemos utilizar el método head(). Este método acepta un entero como argumento, que especifica el número de filas a mostrar (por defecto, muestra las primeras 5 filas). Veamos las primeras 10 filas de nuestro conjunto de datos:

python
df = pd.read_csv('file.csv')
# Extracting the first 10 rows
first_lines = df.head(10)

Si queremos ver las últimas filas de un DataFrame, podemos usar el método tail(). Funciona de manera similar al método head():

python
df = pd.read_csv('file.csv')
# Extracting the last 10 rows
last_lines = df.tail(10)

Otro método útil para explorar DataFrames es sample(). Este método obtiene registros aleatorios de un DataFrame. Por defecto, recupera un único registro aleatorio a menos que se especifique lo contrario.

python
df = pd.read_csv('file.csv')
# Extracting 10 random rows
random_lines = df.sample(10)
Tarea

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Tienes un dataframe llamado wine_data.

  1. Extrae las primeras 10 filas de este DataFrame.
  2. Recupera las últimas 15 filas de este DataFrame.
  3. Selecciona una muestra aleatoria de 12 filas de este DataFrame.

Solución

import pandas as pd

wine_data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/wine.csv')
# Write your code below
# The first rows
first_lines = wine_data.head(10)
print(first_lines)
# The last rows
last_lines = wine_data.tail(15)
print(last_lines)
# Random rows
random_rows = wine_data.sample(12)
print(random_rows)

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 3. Capítulo 1
import pandas as pd

wine_data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/wine.csv')
# Write your code below
# The first rows
first_lines = ___
print(first_lines)
# The last rows
last_lines = ___
print(last_lines)
# Random rows
random_rows = ___
print(random_rows)
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