¿Cómo veo las filas, columnas y tipos de una tabla en pandas?

Ya sabes qué es una fila. La segunda pregunta mide la tabla: cuántas filas y columnas tiene, de qué tipo es cada columna y qué periodo cubren sus fechas. Son tres líneas de código y te ahorran sorpresas después, cuando ya calculaste algo con la columna equivocada.

Corre el ejercicio. data.shape responde con dos números: primero filas, luego columnas. data.dtypes dice qué tipo de dato cree pandas que tiene cada columna.

La tabla tiene 311 filas y 9 columnas. Los tipos que reporta pandas se leen así:

Esa última, con I mayúscula, es el tipo de pandas para enteros que pueden tener huecos. Ese tipo permite valores ausentes; su presencia no prueba que los haya. data.info() lo confirma con su columna Non-Null Count: tres columnas tienen 303 valores y anio_nacimiento solo 238. El siguiente módulo se dedica a eso.

Números que miden y números que etiquetan

Que una columna sea numérica no quiere decir que sea una cantidad. Antes de seguir, decide.

Pandas te calcula el promedio de viaje_id sin quejarse: 40,365. No significa nada. Es como promediar números de teléfono. La computadora no sabe qué representa cada columna; tú sí, o se lo tienes que preguntar a alguien.

Al revisar los tipos, separa las columnas en dos grupos:

• Miden algo: duracion_min (minutos) y distancia_km (kilómetros). Tiene sentido ver su mínimo, su máximo, su mediana y cómo se reparten.
• Etiquetan algo: viaje_id y bici_id. Lo útil es contar: cuántos distintos hay, cuáles se repiten.

anio_nacimiento está en medio. Es un número que mide algo, pero lo que te interesa casi siempre es la edad, y un año promedio de 1983 dice menos que "la mitad tiene entre 30 y 54 años". Lo vas a revisar en el módulo 3.

A veces el problema va al revés: una etiqueta se lee como número y se daña. Un código postal como 03100 leído como número se vuelve 3100. Ese tipo de problema al leer un archivo es el tema del curso gratuito Tu CSV se ve raro; aquí basta con notarlo y anotarlo.

Si tu tabla tiene una columna que no sabes si mide o etiqueta, pregúntale a tu Maestro.

Qué periodo cubre

Si la tabla tiene fechas, lo siguiente es saber de cuándo a cuándo va. Un reporte "del mes" hecho con una tabla de dos semanas no compara con nada.

La tabla va del lunes 2 de marzo de 2026 a las 8:11 al domingo 15 de marzo a las 23:51: hay registros en cada fecha del 2 al 15 (entre 14 y 32 por día). Eso no prueba que estén todos los viajes ni que el extracto cubra días completos. Un día sin filas podría ser ausencia de actividad, un recorte o un problema de registro: pediríamos la cobertura esperada.

Hay un detalle más. El último viaje empieza a las 23:51 del último día, casi a medianoche. Si la tabla se exportó justo a esa hora, los viajes de esa noche quizá no habían terminado. Es una sospecha, no un hecho, y para eso es la bitácora:

Observación: hay registros del 2 al 15 de marzo; el último viaje empieza a las 23:51 del 15. Evidencia: min() y max() de inicio. Pregunta: ¿a qué hora se exportó? ¿Los viajes de esa noche ya habían terminado?

En el siguiente módulo vas a ver que la sospecha tenía fundamento.

Si no estás seguro de qué anotar en tu bitácora, pídele a tu Maestro que revise tu entrada.

Inténtalo

Una pregunta de otra tabla, para ver si el criterio se te queda.