diff --git a/ejemplos-jupyter/Ejemplo_Nutricion/EjemploNutricion.ipynb b/ejemplos-jupyter/Ejemplo_Nutricion/EjemploNutricion.ipynb
index 8e9997b6da7d30d80b441f00eb321a6d7b705364..e50607a586779e7d219377e04f2cb643c48e61f8 100644
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    "id": "a549d204",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "### En este notebook se vera la forma de procesar archivos csv con la libreria pandas y asi obtener cualquier tipo de informacion sobre un dataset. "
+    "### En este notebook se vera la forma de procesar archivos csv con la libreria pandas y asi obtener cualquier tipo de informacion sobre un dataset. \n
+    -Habría que diferenciar entre dataset y dataframe de pandas. \n
+-Hay varias columnas con NaN. Se podría tratar los mismos antes de empezar un análisis.
+-Estaría bueno incluir comentarios sobre los resultados de cada función aplicada. Por ejemplo, 17 registros dentro de las comidas rápidas pertenecen a PIZZA HUT. \n
+-En la función de agrupación agg, por qué usa llaves en vez de corchetes? Poner una tabla de posibles operaciones de agregación, o referencia a documentación. \n
+-Al aplicar la suma/promedio/máximo sobre el contenido graso del grupos de alimentos, Qué estamos buscando? Qué conclusiones podemos sacar? \n
+-En los gráficos de torta, hablás de calorías pero parece que el dato es de grasas. Tendrías que explicar que estás proyectando las calorías de los grupos que tienen grasa > 80. Falta explicar qué se observan en los gráficos.\n
+-El gráfico “Valor de las proteínas y las calorías de cada pescado”, no se visualizan bien los textos.\n
+
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