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Metodología

Periodismo de Datos II: herramientas Digitales para la Visualización y Presentación de Datos

En el transcurso de las clases de Datos II nos adentramos en un mundo totalmente nuevo en donde descubrimos novedosas plataformas y herramientas para el desarrollo web y la visualización de datos. Aunque nuestra sección curso varias materias de programación y llegamos a usar uno que otro lenguaje de informático como HTML, no habíamos tenido un contacto tan de cerca con el lenguaje Python o Markdown, tampoco habíamos usado plataformas como GitHub, Anaconda o Jupyter.

Estas herramientas antes mencionadas fueron de vital importancia el desarrollo de las diferentes prácticas.

Pero una de ellas resalta frente a las demás, GitHub, la cual fue de vital importancia para construcción de esta página web, que aunque un poco minimalista, si se puede decir así posee las actividades trabajadas durante la materia.

De acuerdo a lo planteado por la página developer.mozilla, GitHub es una plataforma online de social coding que permite subir repositorios de código almacenarlo en el sistema de control de versiones Git.

Para crear esta página tuve que agotar un pequeño y fácil proceso:

  • Entre a la página y me registre con mi mail
  • Seleccione el botón nuevo de la parte superior derecha representado por un símbolo de más
  • seleccione nuevo repositorio, al cliquear esta opción nos lleva a una nueva página en donde debemos llenar un formulario con las cualidades de nuestro futuro repositorio.
  • Elegimos el Owner, que en este caso al ser un proyecto de la universidad usamos nebrija, nombramos el documento y seleccionamos la opción pública.
  • Para finalizar con el proceso de creación le damos clic a crear repositorio

Lo siguiente es poner manos a la obra y en el archivo README, el cual se crea instantáneamente con la página, escribir el texto principal de nuestra página y el menú de las diferentes entradas que tendrá nuestra página. Estas entradas estarán enlazadas con las actividades que fuimos subiendo durante las clases.

  • Actividad 1: introducción al lenguaje Markdown y GitHub
  • Actividad 2: prácticas de Markdown
  • Actividad 3: ejercicio de Scraping Web en lenguaje Python e introducción a Jupyter
  • Actividad 4: visualización de Datos y gráficas desde Jupyter

Actividad 1

Para la primera actividad de la materia, el profesor nos dejó como asignación escribir un comentario crítico sobre periodismo de datos, visualización de datos o infografía de entre 300 y 500 palabras.

Este texto debía ser elaborado desde la plataforma Riseup Pad, la cual es una aplicación que nos brinda la posibilidad de escribir textos de forma colaborativa grupal en tiempo real que no almacena la IP de los participantes.

Este ejercicio tenía como fin que al momento de subir el material a la plataforma cooperativa, debíamos añadir los atributos correspondientes al lenguaje Markdown.

Markdown

De acuerdo con la página https://markdown.es/, Markdown es un Lenguaje basado en texto plano que tiene la finalidad de optimizar la legibilidad y de facilitar la publicación del documento elaborado con la misma. Esta se distribuye como plug-in (o al menos está disponible) en diferentes sistemas de gestión de contenidos (Content Management System).

Encabezados

Para crear un encabezado debemos añadir una almohadilla o hashtag # frente a un texto, la cantidad de símbolo dependerá de la jerarquía del título.

# Encabezado h1 
## Encabezado h2
### Encabezado h3
#### Encabezado h4
##### Encabezado h5
###### Encabezado h6

Citas

si queremos insertar una cita usaremos el símbolo >frente al texto

> No busques los errores, busca un remedio. - Henry Ford

No busques los errores, busca un remedio. - Henry Ford

Texto con énfasis

Para enfatizar un texto con letras cursiva o negrita se debe poner de lado a lado un asterisco * para la primera opción y dos ** para la segunda.

Texto (cursiva)

Texto (negrita)

Código

Para identificar los códigos de lenguaje de programación utilizamos el acento grave ```

Código en 
varias líneas

Listas

Para generar una lista no numérica usamos un guion -.

  • Texto
  • Texto
  • Texto

Enlaces

Para enlazar una url a una palabra debemos escribir entre corchetes [] la palabra o frase a la que se le añadirá el hipervínculo y entre paréntesis ()el url.

Texto del enlace aquí

Imágenes

para añadir una imagen a nuestro documento añadiremos un signo de admiración ! una pequeña descripción de la foto entre corchetes [] y entre paréntesis () la dirección de la imagen

![Texto alternativo](URL "Título de la imagen")

Luego de escribir nuestra opinión debemos debíamos subir esta asignación en la plataforma GitHub

GitHub

Es una plataforma online para el desarrollo colaborativo, en donde se pueden alojar proyectos y producir códigos fuentes.

Aquí creamos la página que enlaza todos los proyectos hechos durante las clases

El proceso de creación comenzó generando una cuenta en la plataforma GitHub, la cual nos sirvió para alojar y gestar nuestro proyecto.

Creación de repositorio

Luego de esto generamos nuestro repositorio, llamado 2022online-Gabriela

Estos son un espacio donde se almacenan, organizan, difunden y mantiene la información digital.

Al momento de producir esta entrada creamos un archivo .md llamado automáticamente README, la cual será nuestra página home del proyecto.

Luego editamos el contenido de la entrada y escribimos en lenguaje Markdown la información que queremos que salga en nuestra página principal

En este caso escribimos un titular, un texto y los títulos de las entradas con sus hipervínculos que los enlazaban directamente a la página de la actividad correspondiente

# Trabajos de Clases de Periodismo de Datos II Herramientas digitales 
Actividades dirigidas y trabajo final
- [AD1](ad1.md)
- [AD2](ad2.md)
- [AD3](ad3.md)
- [AD4](ad4.md)
- [Metodología](metodologia.md)

Y para finalizar, dentro de la AD1 pegamos el texto trabajado en formato Markdown en la plataforma Riseup Pad

Actividad 2

La segunda actividad fue muy parecida la primera, pues esta tenía la finalidad de que practicáramos la lengua de Markdown. Pero a diferencia de la anterior, en esta ya trabajamos el texto directamente en GitHub y con una mayor cantidad de palabras.

En el ejercicio debíamos realizar un comentario de 500-700 palabras de un artículo o reportaje de periodismo y visualización de datos.

En esta asignación analicé un reportaje de datos Titulado ¿Qué tan democrática es República Dominicana frente a otros países de Latinoamérica? del periódico financiero online "elDinero" en donde se desglosaba la situación actual de los países latinoamericanos en torno a la democracia.

Esta nota periodística posee un mapa, gráficos de barra y una tabla, de los cuales puede incrustar en el trabajo los dos últimos.

Un mi caso y tras alguna corrección, eleve el resultado final de la visualización de mi actividad 2 usando un código iframe con el cual pude tomar la gráfica de barra y la tabla de datos del reportaje original y ponerlos en mi entrada AD2

<div class="flourish-embed" data-src="visualisation/11205434"><iframe scrolling="no" frameborder="0" title="Interactive or visual content" sandbox="allow-same-origin allow-forms allow-scripts allow-downloads allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox allow-top-navigation-by-user-activation" src="https://flo.uri.sh/visualisation/11205434/embed?auto=1" style="width: 100%; height: 1029.48px;"></iframe><div class="flourish-credit" style="width:100%!important;margin:0 0 4px!important;text-align:right!important;font-family:Helvetica,sans-serif!important;color:#888!important;font-size:11px!important;font-weight:bold!important;font-style:normal!important;-webkit-font-smoothing:antialiased!important;box-shadow:none!important;"><a href="https://public.flourish.studio/visualisation/11205434/?utm_source=showcase&amp;utm_campaign=visualisation/11205434" target="_top" style="display:inline-block!important;text-decoration:none!important;font:inherit!important;color:inherit!important;border:none!important;margin:0 5px!important;box-shadow:none!important;"><img alt="Flourish logo" src="https://public.flourish.studio/resources/bosh.svg" style="font:inherit!important;width:auto!important;height:12px!important;border:none!important;margin:0 2px 0!important;vertical-align:middle!important;display:inline-block!important;box-shadow:none!important;"><span style="font:inherit!important;color:#888!important;vertical-align:middle!important;display:inline-block!important;box-shadow:none!important;">A Flourish data visualization</span></a></div></div>
<iframe scrolling="no" frameborder="0" title="Interactive or visual content" sandbox="allow-same-origin allow-forms allow-scripts allow-downloads allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox allow-top-navigation-by-user-activation" src="https://flo.uri.sh/visualisation/11205434/embed?auto=1" style="width: 100%; height: 1029.48px;"></iframe>

Actividad 3

En la actividad 3 nos dispusimos a redactar una documento con lenguaje Python a través de la plataforma de Jupyter, que abrimos desde Anaconda, sobre un Scraping Web que sintetiza la búsqueda y obtención de los titulares del periódico digital El País.

Para lograr eso, el profesor nos facilitó el código fuente a desglosar, en el que teníamos que ir explicando paso por paso y funciones que se aplicaron dentro del código.

Scraping Web

Scraping Web o rasgado se refiero a una técnica usada a través de programas de software para extraer información de una página web.

Python

De acuerdo a la página web de platzi Python es un lenguaje de alto nivel de programación interpretado. Este puede ser usado en múltiples plataformas, además su código es abierto y libre de uso. Según él el índice PYPL, sé a convertido en la lengua de programación más popular.

Según python.org Esta herramienta puede ser utilizada para:

  • Desarrollo Web e Internet
  • Científico y Numérico
  • Educación
  • GUI de escritorio
  • Desarrollo de software
  • Aplicaciones de negocios

Anaconda

Anaconda es una distribución libre de los lenguajes Python. La cual es usada en ciencia de datos, y aprendizaje automático.

Este es un lenguaje de alto nivel de programación interpretado, con una licencia de código abierto, cuyo fin es la legibilidad de los códigos. Python se emplea para el desarrollo de todo tipo de aplicaciones y juegos.

Jupyter

Es un proyecto sin fines de lucro creado para el desarrollo de software con docenas lenguajes de programación

Al Abril él programa desde la plataforma de Anaconda, creamos una carpeta en donde tendremos nuestro archivo de Jupyter juntos y un archivo bajo el lenguaje Python. En este punto podemos a trabajar en el código de fuente.

Para lograr eso, el profesor nos facilitó el código fuente a desglosar, en el que teníamos que ir explicando todos los pasos y funciones que se aplicaron dentro del código.

En el desarrollo de esta práctica profundizamos en el uso de diferentes funciones, variables y librerías, con las que era posible ejecutar el código fuente para conseguir los resultados.

Pandas

En Computación y Ciencia de datos, pandas es una biblioteca de software escrita como extensión de Numpy para manipulación y análisis de datos para el lenguaje de programación Python

Para iniciar a trabajar debemos tener el código fuente

Tenemos que instalar las siguientes Librerías para realizar el web scraping

Librerías

Librerías internas

  • csv: de comma separated values o Valores Separados por Comas es el formato muy habitual importación y exportación de hojas de cálculo y bases de datos.
  • re: este módulo proporciona operaciones de coincidencia de expresiones regulares similares a las encontradas en Perl.
  • time: este módulo proporciona varias funciones relacionadas con el tiempo. Para la funcionalidad relacionada, consulte también los módulos datetime y calendar.
  • os: este módulo provee una manera versátil de usar funcionalidades dependientes del sistema operativo.

Librerías externas

  • termcolor: es una biblioteca que sirve para imprimir mensajes de colores en el terminal.
  • bs4: Beautiful Soup (bs4) es una biblioteca de la cual podemos obtener datos en formato HTML y XML
  • requests: se emplea para hacer solicitudes y peticiones a la página de la que extraeremos datos.
  • Pandas: es una herramienta de análisis de datos de código, de lectura rápida en el lenguaje de programación de Python.

Las cuales son instaladas a través de la función pip install requests bs4 pandas termcolor

pip install requests bs4 pandas termcolor
Requirement already satisfied: requests in c:\users\gabri\anaconda3\lib\site-packages (2.28.1)
Requirement already satisfied: bs4 in c:\users\gabri\anaconda3\lib\site-packages (0.0.1)
Requirement already satisfied: pandas in c:\users\gabri\anaconda3\lib\site-packages (1.4.4)
Requirement already satisfied: termcolor in c:\users\gabri\anaconda3\lib\site-packages (2.1.1)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in c:\users\gabri\anaconda3\lib\site-packages (from requests) (2022.9.14)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in c:\users\gabri\anaconda3\lib\site-packages (from requests) (3.3)
Requirement already satisfied: charset-normalizer<3,>=2 in c:\users\gabri\anaconda3\lib\site-packages (from requests) (2.0.4)
Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in c:\users\gabri\anaconda3\lib\site-packages (from requests) (1.26.11)
Requirement already satisfied: beautifulsoup4 in c:\users\gabri\anaconda3\lib\site-packages (from bs4) (4.11.1)
Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in c:\users\gabri\anaconda3\lib\site-packages (from pandas) (2022.1)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.8.1 in c:\users\gabri\anaconda3\lib\site-packages (from pandas) (2.8.2)
Requirement already satisfied: numpy>=1.18.5 in c:\users\gabri\anaconda3\lib\site-packages (from pandas) (1.21.5)
Requirement already satisfied: six>=1.5 in c:\users\gabri\anaconda3\lib\site-packages (from python-dateutil>=2.8.1->pandas) (1.16.0)
Requirement already satisfied: soupsieve>1.2 in c:\users\gabri\anaconda3\lib\site-packages (from beautifulsoup4->bs4) (2.3.1)
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.

Luego Importamos las librerías para que los siguientes comandos puedan trabajar

import requests
import time
import csv
import re
from bs4 import BeautifulSoup
import os
import pandas as pd
from termcolor import colored
Variables

Creamos una variable llamada resultado

resultados = []

Para saber qué tipo de variables usamos la función type

type(resultados)
list

El paso siguiente solicitar el acceso de los datos del portal Web para imprimir los titulares El PAÍS

Solicitud de acceso

req = requests.get("https://resultados.elpais.com")

get significa dame la página de El País

Lo que nos dará como resultado requests.models.Response que representa la respuesta de req

Para solo usar valores iguala a 200 se debe usar el elemnto if para que nos muestre solo los estados satisfactorios.

Beautiful Soup

Se agrega la variable Beautiful para guardar los Tags para que se añadan en lista los títulos

Añadimos la variable para encontrar las h2 através de un for y se impriman las etiquetas y sus textos.

# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
 raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)

Luego se crea una variable soup donde se encuentra BeautifulSoup(req.text, 'html.parser'), lo cual toma el texto, lo analiza

El próximo paso es crear una variable llamada tags con la que buscamos todos los h2 (titulares de las noticias) partir del texto analizado por **BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(req.text, 'html.parser')
tags = soup.findAll("h2")
 
for h2 in tags:
    print(h2.text)
    resultados.append(h2.text)
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Este proceso se repetirá en cada sección del periódico digital, creando un bucle.

Luego crearemos variables con las distintas url de cada sección del periódico

Por ejemplo internacionales:

req2 = requests.get("https://elpais.com/internacional")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
 raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup2 = BeautifulSoup(req2.text, 'html.parser')

tags = soup2.findAll("h2")

for h2 in tags:
    print(h2.text)
    resultados.append(h2.text)
Radiografía del descontento chino
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¿‘Nuestros’ principios o los de todos?
China hierve contra la covid cero
Una globalización centrada en los seres humanos
Autocracia en crisis
“¿De qué color es el hambre, mamá?”
Lula da a su esposa Rosangela Silva protagonismo en la transición en Brasil
El fiscal general de Irán apunta a la abolición de la policía de la moral tras más de dos meses de protestas 
El ‘palacio’ de la familia Orbán se erige como símbolo de la corrupción en Hungría
El régimen de excepción de Nayib Bukele asfixia a las pandillas: “Policías y soldados tienen poder absoluto” 
Por qué la negociación para la paz en Ucrania queda lejos
La UE acuerda imponer un tope de 60 dólares al petróleo ruso para golpear las finanzas del Kremlin
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El tope al petróleo ruso: un golpe más para Moscú, pero lejos de ser letal
Zelenski pide prohibir en Ucrania la Iglesia ortodoxa apadrinada por Rusia
Rusia apunta en su primera lista negra a las organizaciones LGTBI e incluirá a los críticos con el alistamiento militar 
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Nueva York, el gran supermercado legal de la marihuana
Cuba, el precipicio y el cambio pendiente
Lula negocia con el Congreso de Brasil cómo pagar su gran promesa electoral
Reaparece el fantasma del control de precios en Venezuela con el repunte de la inflación
El feminicidio de García Belsunce sigue impune: la justicia argentina absuelve al imputado

Para limpiar la pantalla usamos os.system("clear")

os.system("clear")
1

Con print(colored) añadimos el atributo de color

y con attrs se mostrará los títulos con el estilo deseado, en este caso bold

Color

A continuación se muestran los titulares de las páginas principales del diario El País, que contienen las siguientes palabras: Feminismo

print(colored("A continuación se muestran los titulares de las páginas principales del diario El País que contienen las siguientes palabras:", 'blue', attrs=['bold']))
print(colored("Feminismo", 'green', attrs=['bold']))
A continuación se muestran los titulares de las páginas principales del diario El País que contienen las siguientes palabras:
Feminismo

Se crea una variable llamada str_match y sé utilizando la función for para comprobar que tengan las palabras claves, este se repite una y otra vez

str_match = [s for s in resultados if "feminismo" in s]
print("\n".join(str_match))
Americanas: Reportajes y noticias sobre feminismo e historias con enfoque de género de la región

print(colored("Igualdad", 'green', attrs=['bold']))

str_match = [s for s in resultados if "igualdad" in s]
print("\n".join(str_match))

print(colored("Mujeres", 'green', attrs=['bold']))

str_match = [s for s in resultados if "mujeres" in s]
print("\n".join(str_match))

print(colored("Mujer", 'green', attrs=['bold']))

str_match = [s for s in resultados if "mujer" in s]
print("\n".join(str_match))

print(colored("Brecha salarial", 'green', attrs=['bold']))

str_match = [s for s in resultados if "brecha salarial" in s]
print("\n".join(str_match))

print(colored("Machismo", 'green', attrs=['bold']))

str_match = [s for s in resultados if "machismo" in s]
print("\n".join(str_match))

print(colored("Violencia", 'green', attrs=['bold']))

str_match = [s for s in resultados if "violencia" in s]
print("\n".join(str_match))

print(colored("Maltrato", 'green', attrs=['bold']))

str_match = [s for s in resultados if "maltrato" in s]
print("\n".join(str_match))

print(colored("Homicidio", 'green', attrs=['bold']))

str_match = [s for s in resultados if "homicidio" in s]
print("\n".join(str_match))

print(colored("Género", 'green', attrs=['bold']))

str_match = [s for s in resultados if "género" in s]
print("\n".join(str_match))

print(colored("Asesinato", 'green', attrs=['bold']))

str_match = [s for s in resultados if "asesinato" in s]
print("\n".join(str_match))

print(colored("Sexo", 'green', attrs=['bold']))

str_match = [s for s in resultados if "sexo" in s]
print("\n".join(str_match))
Igualdad

Mujeres
Para acabar con la violencia de género, necesitamos más mujeres en posiciones de poder 
Mujer
Tuteladas, discriminadas: así vive la mujer de Qatar
Para acabar con la violencia de género, necesitamos más mujeres en posiciones de poder 
Brecha salarial

Machismo

Violencia
Para acabar con la violencia de género, necesitamos más mujeres en posiciones de poder 
Maltrato

Homicidio

Género
Americanas: Reportajes y noticias sobre feminismo e historias con enfoque de género de la región
Para acabar con la violencia de género, necesitamos más mujeres en posiciones de poder 
Asesinato

Sexo
Bill Hansson, experto en olfato: “No compres feromonas para intentar conseguir sexo, no funciona. Mejor trabaja en tu personalidad”

Actividad 4

Ya para la última actividad trabajamos con los datos de la API de datos del COVID-19 con los cuales pudimos trabajar tablas y gráficos.

Además, pudimos trabajar con los datos de Colombia, España, Ecuador y República dominicana. De los cuales creamos gráficos donde se podían visualizar el crecimiento de los casos COVID para las fechas 2021-2022.

Para ello primero importamos las librerías Pandas con la función !pip install pandas

pip install pandas
Requirement already satisfied: pandas in c:\users\gabri\anaconda3\lib\site-packages (1.4.4)
Requirement already satisfied: numpy>=1.18.5 in c:\users\gabri\anaconda3\lib\site-packages (from pandas) (1.21.5)
Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in c:\users\gabri\anaconda3\lib\site-packages (from pandas) (2022.1)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.8.1 in c:\users\gabri\anaconda3\lib\site-packages (from pandas) (2.8.2)
Requirement already satisfied: six>=1.5 in c:\users\gabri\anaconda3\lib\site-packages (from python-dateutil>=2.8.1->pandas) (1.16.0)
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.

Luego configuramos las distintas variables como:

Configuración de Pandas Para Importar utilizaremos pd de pandas

import pandas as pd
miurl = "https://api.covid19api.com/countries"

Ejecutamos Panda

Para ello generamos el dataframe La abreviatura de dataframe es df. Con función read_json() que lee el formato json. Dentro del paréntesis ponemos lo que queremos leer. Ejemplo, un url.

df = pd.read_json(miurl)

Para visualizar los datos llamamos el objeto y panda identifica una de las entradas del dataframe.Observamos una tabla de Panda que identifica las entradas del dataframe.

df
<style scoped> .dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } 
.dataframe tbody tr th {
    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
    text-align: right;
}
</style>
Country Slug ISO2
0 Ecuador ecuador EC
1 French Polynesia french-polynesia PF
2 Greenland greenland GL
3 Honduras honduras HN
4 Martinique martinique MQ
... ... ... ...
243 Côte d'Ivoire cote-divoire CI
244 Eritrea eritrea ER
245 Faroe Islands faroe-islands FO
246 Niger niger NE
247 Singapore singapore SG

248 rows × 3 columns

Exploración de la tabla

Para ver las primeras entradas de la tabla utilizaremos la siguiente función:

df.head(6)
<style scoped> .dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } 
.dataframe tbody tr th {
    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
    text-align: right;
}
</style>
Country Slug ISO2
0 Jamaica jamaica JM
1 Kyrgyzstan kyrgyzstan KG
2 Macedonia, Republic of macedonia MK
3 Marshall Islands marshall-islands MH
4 Papua New Guinea papua-new-guinea PG
5 Sweden sweden SE

Con df.tail() Vemos las últimas

df.tail(6)

Para ver las informaciones sobre las variables que contiene el df usamos la siguiente función:

df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 248 entries, 0 to 247
Data columns (total 3 columns):
 #   Column   Non-Null Count  Dtype 
---  ------   --------------  ----- 
 0   Country  248 non-null    object
 1   Slug     248 non-null    object
 2   ISO2     248 non-null    object
dtypes: object(3)
memory usage: 5.9+ KB

Para visualizar una sola variable

df['Country']
0                        Jamaica
1                     Kyrgyzstan
2         Macedonia, Republic of
3               Marshall Islands
4               Papua New Guinea
                 ...            
243    Saint Pierre and Miquelon
244             Saint-Barthélemy
245                     Viet Nam
246                      Bahamas
247                New Caledonia
Name: Country, Length: 248, dtype: object

Para ver un valor concreto de una de las variables:

df['Country'][66]
'South Georgia and the South Sandwich Islands'

df['ISO2'].head()
0    JM
1    KG
2    MK
3    MH
4    PG
Name: ISO2, dtype: object

Conclusión

La materia de Periodismo de Datos II: herramientas Digitales para la Visualización y Presentación de Datos me ha abierto un mundo de conocimientos y una puerta de interés. Durante este corto plazo pude adquirir los conocimientos necesarios para organizar y generar visualizaciones de datos uniendo el Markdown y Python.