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  Created on Fri Feb  1 07:45:15 2019
  
  @author: PAULA
  """
  
  import numpy as np
  import pandas as pd
  
  
  ##########################
  # Funciones de selección #
  ##########################
  
  print('##########################')
  print('# Funciones de selección #')
  print('##########################')
        
        
  df = pd.DataFrame(np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]))
  print('DataFrame: ')
  print(df)
  print('____________________________')
        
  #seleccionar la primera columna del DataFrame
  print('Primera columna del DataFrame: ')
  print(df[0])
  print('____________________________')
  
  #seleccionar dos columnas del DataFrame
  print('Dos columnas del DataFrame: ')
  print(df[[0,1]])
  print('____________________________')
  
  #Un valor de la primera fila y ultima columna del DataFrame
  print('Valor indicando los índices del DataFrame: ')
  print(df.iloc[0][2])
  print('____________________________')
  
  #Usar indices del dataframe para seleccionar sus datos, 
  #valores de la primera fila del dataframe
  print('Valores de la primera fila con loc: ')
  print(df.loc[0])
  print('____________________________')
  print('Valores de la primera fila con iloc: ')
  print(df.iloc[0,:])
  
  ##########################
  # Funciones de limpieza  #
  ##########################
  
  print('\n')
  print('##########################')
  print('# Funciones de limpieza  #')
  print('##########################')
        
        
  df2 = pd.DataFrame({'age': [5, 6, np.NaN],
                      'born': [pd.NaT, pd.Timestamp('1939-05-27'),
                               pd.Timestamp('1940-04-25')],
                      'name': ['Alfred', 'Batman', ''],
                      'toy': [None, 'Batmobile', 'Joker']})
  print('DataFrame2: ')
  print(df2)
  print('____________________________')
  
  #Limpiar datos, si queremos obtener resultados confiables
  #verificar si faltan valores en el conjunto de datos
  #verdadero para valores faltantes y falso para valores no perdidos
  print('Verificar si faltan valores en el conjunto de datos: ')
  print(df2.isnull())
  print('____________________________')
  
  #Eliminar datos nulos
  print('Eliminar columnas, filas de datos nulos: ')
  print(df2.dropna())
  print('____________________________')
  
  df3 = pd.DataFrame(np.array([[1,np.NaN,3],[4,5,np.NaN],[7,np.NaN,9], [4, np.NaN, 0]]))
  print('DataFrame3: ')
  print(df3)
  print('____________________________')
  
  #suma de datos nulos
  print('Suma de datos nulos: ')
  print(df3.isnull().sum())
  print('____________________________')
  
  #Rellenar los datos nulos con algun valor x
  print('Rellenar con algun valor x: ')
  print(df3.fillna(0))
  print('____________________________')
  
  
  
  
apis: numpy.array pandas.Timestamp