Para ver todos los nombres de columna como una lista, tenemos que utilizar esta línea de código.
```python
column_names = frame.columns
```

También podemos obtener un resumen de todos los tipos de datos que hay en el dataframe. Para ello, tenemos que utilizar el siguiente método: **dtypes**. Veamos el ejemplo:
```python
data_types = frame.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 inestimable para la Ciencia de Datos. En esta guía, se familiarizará con una serie de funciones estadísticas, incluyendo cómo encontrar correlaciones, modos, medianas y valores máximos y mínimos dentro de un conjunto de datos. También aprenderá a manejar los valores que faltan y a manipular valores específicos, así como a eliminarlos.

En esta sección, exploraremos los fundamentos de las estructuras Series y DataFrame. También aprenderá acerca de las distinciones entre estos dos tipos de estructuras.

Los datos pueden obtenerse en varios formatos, como CSV, JSON, SQL, HTML y más. Con Pandas, no está limitado a un único formato - puede trabajar con datos a través de una multitud de tipos de archivo. En este capítulo, nos centraremos específicamente en los formatos CSV y TXT.

Aquí aprenderá a procesar datos sin procesar eliminando la información superflua y gestionando los valores nulos de un conjunto de datos.

Primeros Pasos con Pandas

Información sobre los Datos 2/2

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