Summary  
This chapter introduces methods to preview sections of tabular data by printing the first or last N rows and random samples using head(), tail(), and sample().

General domain of usage  
Data analysis

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)
```

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.

Visualizando los Datos

Solución

Awesome!

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