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PANDAS https://www.youtube.com/watch?v=ef8CDKM_DnI&t=4780s - Coggle…

- - - - Leme o traeme los primeros 5 de la talbla
    - - df_bolicia [df_bolivia ["new_deaths"]>100]
    - - df_bolivia [df_bolivia ["new_deaths"]==0]
    - - le pones etiqueta y lo filtras solo por eso. por ejemploquiero solo los datos de Maria
        
        print(df.loc[df["Nombre"]== "Maria"])
      - .iloc
        Es como el excel con celdas [3, A] o para resumi r excel lo pone como 3A
        
        lo mismo, pero esste selecciona por primarykey o indice, pero dandole la posicion n[umeriica que uda en el dataframe
        
        print (df.iloc[0,0])
    - - table = pd.pivot_table(df, values='Ventas', index='Fecha', columns='Ciudad', aggfunc='sum')
        print(table)
    - - los priemro 5, pero peudes especificar cuantos quieres
    - - cualquier al azar
- - - - df.columns
  - - - df.to_numpy
      - array de arrays
    - - convertir a array, para hacer varias operaciones (sin eso no se peude)
        
        df.columns.to_numpy()
  - - - df.index (identificado Key value)
        
        valores de texto, que empiecen nose y terminen nose
        
        RangeIndex. que empiece en 1 y termine en 4334. y con 1 de diferencia
- - - - type (df)
    - - tiene que ser un array simple, si queremos concatenar,e tc
  - - - df.dtypes
    - - df.dtypes.value_counts()
    - - pregunta el tipo de datos de las siguiente vcariable
        
        pd.Series (["Paul", np.nana, "George"]).dtype
      - solo de una columna
        
        df["total_cases"].dtype
  - - - df.info()
- - - - El .describe, se puede hacer por columnas, como todo el data frame
        
        Por columnas
        
        df_bolivia["new_cases"].describe()
        
        todo el data frame
        
        df_bolivia.describe()
      - Mapear tu data y verfificar que esté bien. Min y Max . Para rechazar y decirles que deben mejorar la data para que yo la analice
- - - - df_bolivia["new_deaths"].isna()