<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 Hola Pandas!
Pandas = Manejo de informacion facil!
Que es pandas?
Pandas es un libreria de alto rendimiento, facil de usar para manejar estructuras de datos y analizarlas.
Checate mas en 
Step1:  Y yo para que quiero eso? De que sirve pandas?
Pandas te sirve si quieres
Step2:  No nos sirve nada vacio, entonces agreguemos le informacion!
LLenando informacion con un Dataframe
Situacion
Step3:  Jugando con el Dataframe!
Estadisticas
Ya con teniendo un dataframe podemos hacer muchas cosas, por ejemplo sacar estadisticas, de medias, desviaciones estandares, cuantos elementos
Step4:  pero talvez solo queramos estadisticas de Pastor, entonces seria
Step5:  o talvez solo nos interese del Lunes
Step6:  Grafica de cajas 'Boxplot'
Un boxplot nos da mucha informacion
Step7:  Combinando columnas
Que tal si queremos saber cuantos tacos vendimos en total?
Pues solamente sumamos las columnas
Step8:  Borrando columnas
Aveces simplemente queremos reducir el numero de datos, entonces podemos usar el drop
Step9:  Exportando a otro formato
Aveces queremos guardar nuestros datos (excel, csv, sql database, pickle, json) , por ejemplo a un excel
Step10:  Leyendo un DataFrame de otro formato
O alrevez, queremos crear un dataframe apartir de un archivo
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
import pandas as pd
import numpy as np # modulo de computo numerico
import matplotlib.pyplot as plt # modulo de graficas
# esta linea hace que las graficas salgan en el notebook
%matplotlib inline
Explanation: Hola Pandas!
Pandas = Manejo de informacion facil!
Que es pandas?
Pandas es un libreria de alto rendimiento, facil de usar para manejar estructuras de datos y analizarlas.
Checate mas en :
Pagina oficial : http://pandas.pydata.org/
Un tour de diez minutos con Pandas: http://vimeo.com/59324550
Para usar pandas, solo tiene que importar el modulo ..tambien te conviene importar numpy y matplotlib..juega
n muy bien con pandas
End of explanation
df = pd.DataFrame()
Explanation: Y yo para que quiero eso? De que sirve pandas?
Pandas te sirve si quieres:
Trabajar con datos de manera facil.
Explorar un conjunto de datos de manera rapida, enterder los datos que tienes.
Facilmente manipular informacion, por ejemplo sacar estadisticas.
Graficas patrones y distribuciones de datos.
Trabajar con Exceles, base de datos, sin tener que suar esas herramientas.
Y mucho mas...
El DataFrame en Pandas
Una estructura de datos en Pandas se llama un DataFrame, con el manejamos todos los datos y aplicamos tranformaciones.
Asi creamos un DataFrame vacio:
End of explanation
df['Pastor']=np.random.randint(100, size=7)
df['Tripas']=np.random.randint(100, size=7)
df['Chorizo']=np.random.randint(100, size=7)
df.index=['Lunes','Martes','Miercoles','Jueves','Viernes','Sabado','Domingo']
df
Explanation: No nos sirve nada vacio, entonces agreguemos le informacion!
LLenando informacion con un Dataframe
Situacion:
Suponte que eres un taquero y quieres hacer un dataframe de cuantos tacos vendes en una semana igual y para ver que tacos son mas populares y echarle mas ganas en ellos, 
Asumiremos:
Que vende tacos de Pastor, Tripa y Chorizo
Hay 7 dias en una semana de  Lunes a Domingo (obvio)
Crearemos el numero de tacos como numeros enteros aleatorios (np.random.randint)
 Ojo!  Si ponemos la variable de un dataframe al final de una celda no saldra una tabla con los datos, eah!
End of explanation
df.describe()
Explanation: Jugando con el Dataframe!
Estadisticas
Ya con teniendo un dataframe podemos hacer muchas cosas, por ejemplo sacar estadisticas, de medias, desviaciones estandares, cuantos elementos:
End of explanation
df['Chorizo'].describe()
Explanation: pero talvez solo queramos estadisticas de Pastor, entonces seria:
End of explanation
df.ix['Lunes']
Explanation: o talvez solo nos interese del Lunes:
 Ojo!  Tenemos que usar .ix para seleccionar un renglon
End of explanation
df.boxplot()
plt.title("Boxplot")
plt.show()
Explanation: Grafica de cajas 'Boxplot'
Un boxplot nos da mucha informacion:
* Cada caja esta centrada en la mediana
* Tiene de alto la desviacion estandar entonces nos dice donde se encuentra el 60% de los datos.
* Tiene los minimos y maximos de cada dato.
End of explanation
df['Tacos Total']=df['Pastor']+df['Tripas']+df['Chorizo']
df
Explanation: Combinando columnas
Que tal si queremos saber cuantos tacos vendimos en total?
Pues solamente sumamos las columnas:
End of explanation
df=df.drop("Chorizo",axis=1)
df
Explanation: Borrando columnas
Aveces simplemente queremos reducir el numero de datos, entonces podemos usar el drop:
End of explanation
df.to_csv("Tacos.csv")
Explanation: Exportando a otro formato
Aveces queremos guardar nuestros datos (excel, csv, sql database, pickle, json) , por ejemplo a un excel:
End of explanation
df=pd.read_csv("Tacos.csv")
Explanation: Leyendo un DataFrame de otro formato
O alrevez, queremos crear un dataframe apartir de un archivo:
End of explanation
<END_TASK>