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Práctica 3: El Petróleo del Siglo XXI (Carga de datos con Pandas).

Dicen que "los datos son el nuevo petróleo". Pero el petróleo crudo no sirve de mucho si no se refina para convertirlo en gasolina.

En el mundo de Python, nuestra "refinería" se llama Pandas. Es una librería increíblemente potente que nos permite tomar archivos gigantes de Excel o CSV y manipularlos en milisegundos. Hoy dejaremos de ver datos como simples números y empezaremos a ver información.

🎯 Objetivo de la Práctica

  • Entender qué es un DataFrame.
  • Aprender a cargar datos externos desde internet (.read_csv).
  • Aprender a explorar datos desconocidos (.head(), .tail(), .describe()).
  • Realizar ordenamientos básicos para responder preguntas.

🧠 Conceptos Clave

🐼 Pandas

No es el oso 🐼. Es la librería de PAnel DAta. Es la herramienta estándar en la industria para análisis de datos.

📊 DataFrame (df)

Es el objeto principal de Pandas. Imagínalo simplemente como una Tabla de Excel superpoderosa que vive en la memoria de tu código. Tiene filas (índices) y columnas (variables).

📄 CSV (Comma Separated Values)

Es el formato de archivo más común para datos. Es texto plano donde cada columna está separada por una coma. Es ligero y cualquier programa lo puede leer.

🛠️ Instrucciones Paso a Paso

Para esta práctica, usaremos una base de datos con las estadísticas de combate de los Pokémon.

Paso 1: Importar la librería

En tu primera celda de código, necesitamos llamar a nuestra herramienta.

import pandas as pd

# El "as pd" significa que de ahora en adelante, 
# en lugar de escribir "pandas", solo escribiremos "pd" para ahorrar tiempo.
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