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Aprende Visualizando los Datos | Analizando los Datos
Primeros Pasos con Pandas
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Contenido del Curso

Primeros Pasos con Pandas

Primeros Pasos con Pandas

1. Los Primeros Pasos
2. Leyendo Archivos en Pandas
3. Analizando los Datos

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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:

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

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.

Tarea

Swipe to start coding

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

Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 3. Capítulo 1
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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:

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

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.

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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.

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