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@@ Línea 7: / Línea 7: @@
 Valores únicos de una columna ''df.<columna>.unique()''
-Coger solo unas columnas: ''df[['1990', '2000', '2010']]''
+Coger solo unas columnas:
+<code>df[['1990', '2000', '2010']]</code>
+Filter by a row value:
+<code>
+is_1809 =  df['Mes'] == 'Septiembre 18'
+df[['Mes', 'Categoria', 'Real']][is_1809]
+</code>
+==== To access data ====
+''DataFrame.at'' Access a single value for a row/column label pair
+''DataFrame.iloc'' Access group of rows and columns by integer position(s)
+''DataFrame.xs'' Returns a cross-section (row(s) or column(s)) from the Series/DataFrame.
+''Series.loc'' Access group of values using labels
 ===== Basic operations =====
@@ Línea 13: / Línea 31: @@
 Remove row by index: ''df.drop([0, 1])''
+Eliminar una row cuando contenga valor en una columna (Categoria) vacío:
+<code>
+df = df[df['Categoria'] != '']
+</code>
+==== Pivot table ====
+<code>
+pd.pivot_table(df, index=['Mes'], columns=['Categoria'], values=['Real'], aggfunc='sum')
+</code>
+==== Change order ====
+Re-Organize indexes:
+<code>
+df.reindex(['Enero', 'Febrero', 'Marzo'])
+</code>
+==== Stack and Unstack ====
+{{ :wiki2:pandas:reshaping_stack.png?300 |}}
+{{ :wiki2:pandas:reshaping_unstack.png?300 |}}

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