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Primeros Pasos con Pandas
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Contenido del Curso

Primeros Pasos con Pandas

Primeros Pasos con Pandas

1. Los Primeros Pasos
¿Qué es Pandas?SerieDesafíoDataFrameDesafío 1Desafío 2Añadir una Nueva Columna 1/2Añadir una Nueva Columna 2/2Eliminar una Fila/ColumnaDesafíoTrabajar con ColumnasDesafíoFunción iloc() 1/2Función iloc() 2/2
2. Leyendo Archivos en Pandas
Archivos CSVArchivos TXTDesafío 1Desafío 2
3. Analizando los Datos
Visualización de los DatosDesafío 1Desafío 2Información sobre los Datos 1/2Información sobre los Datos 2/2Hallando Valores NulosRetoDescartando Valores NulosRellenando Valores NulosDesafíoDescribiendo los DatosDesafíomax() y min()DesafíoSuma() y Conteo()Valores Únicos

bookEliminar una Fila/Columna

En ocasiones, ciertas columnas pueden no proporcionar información valiosa, por lo que resulta ventajoso eliminarlas. Para ello, la librería pandas ofrece la función drop(). Profundicemos en la sintaxis de la función.

  • index: Especifica los índices de las filas a eliminar (se utiliza cuando axis=0).
  • columns: Identifica los nombres de las columnas que se van a borrar (se utiliza cuando axis=1).
  • axis: Elije si desea eliminar las etiquetas de las filas (0) o columnas (1). El valor por defecto es 0.

En esta sección, vamos a trabajar con un DataFrame específico. Vamos a examinarlo.


              
1234567

            
import pandas as pd 

dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(dataset)
print(countries)
copy

Observamos que la columna continent contiene numerosas filas vacías, lo que la hace menos informativa. En consecuencia, la eliminaremos.


              
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import pandas

dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pandas.DataFrame(dataset)
countries = countries.drop(columns = ['continent'],axis=1)
print(countries)
copy

Es hora de practicar.

Tarea
test

Swipe to show code editor

Tenemos un DataFrame llamado audi_cars. Eche un vistazo al diccionario proporcionado y elimine la columna irrelevante. Inténtelo.

Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 1. Capítulo 9
toggle bottom row

bookEliminar una Fila/Columna

En ocasiones, ciertas columnas pueden no proporcionar información valiosa, por lo que resulta ventajoso eliminarlas. Para ello, la librería pandas ofrece la función drop(). Profundicemos en la sintaxis de la función.

  • index: Especifica los índices de las filas a eliminar (se utiliza cuando axis=0).
  • columns: Identifica los nombres de las columnas que se van a borrar (se utiliza cuando axis=1).
  • axis: Elije si desea eliminar las etiquetas de las filas (0) o columnas (1). El valor por defecto es 0.

En esta sección, vamos a trabajar con un DataFrame específico. Vamos a examinarlo.


              
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import pandas as pd 

dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(dataset)
print(countries)
copy

Observamos que la columna continent contiene numerosas filas vacías, lo que la hace menos informativa. En consecuencia, la eliminaremos.


              
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import pandas

dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pandas.DataFrame(dataset)
countries = countries.drop(columns = ['continent'],axis=1)
print(countries)
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Es hora de practicar.

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En ocasiones, ciertas columnas pueden no proporcionar información valiosa, por lo que resulta ventajoso eliminarlas. Para ello, la librería pandas ofrece la función drop(). Profundicemos en la sintaxis de la función.

  • index: Especifica los índices de las filas a eliminar (se utiliza cuando axis=0).
  • columns: Identifica los nombres de las columnas que se van a borrar (se utiliza cuando axis=1).
  • axis: Elije si desea eliminar las etiquetas de las filas (0) o columnas (1). El valor por defecto es 0.

En esta sección, vamos a trabajar con un DataFrame específico. Vamos a examinarlo.


              
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import pandas as pd 

dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(dataset)
print(countries)
copy

Observamos que la columna continent contiene numerosas filas vacías, lo que la hace menos informativa. En consecuencia, la eliminaremos.


              
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import pandas

dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pandas.DataFrame(dataset)
countries = countries.drop(columns = ['continent'],axis=1)
print(countries)
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  • index: Especifica los índices de las filas a eliminar (se utiliza cuando axis=0).
  • columns: Identifica los nombres de las columnas que se van a borrar (se utiliza cuando axis=1).
  • axis: Elije si desea eliminar las etiquetas de las filas (0) o columnas (1). El valor por defecto es 0.

En esta sección, vamos a trabajar con un DataFrame específico. Vamos a examinarlo.


              
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import pandas as pd 

dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(dataset)
print(countries)
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Observamos que la columna continent contiene numerosas filas vacías, lo que la hace menos informativa. En consecuencia, la eliminaremos.


              
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import pandas

dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pandas.DataFrame(dataset)
countries = countries.drop(columns = ['continent'],axis=1)
print(countries)
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