Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Aprende Trabajando con Columnas | Los Primeros Pasos
Primeros Pasos con Pandas

bookTrabajando con Columnas

Al trabajar con un DataFrame, es posible acceder a cada columna de forma individual.

df['column_name']

Para aclarar esta sintaxis:

  • Comenzar escribiendo el nombre del DataFrame que se está utilizando;
  • Luego, colocar el nombre de la columna que se desea acceder dentro de corchetes. Recordar encerrar el nombre de la columna entre comillas.

Como alternativa, se puede utilizar la notación de punto para acceder a una columna si el nombre de la columna:

  1. Es un identificador válido en Python (por ejemplo, sin espacios, caracteres especiales, ni comienza con un número);
  2. No entra en conflicto con un atributo o método existente de pandas.
df.column_name
12345678910111213
import pandas as pd countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(countries_data) capitals = countries['capital'] # Second option # capitals = countries.capital print(capitals)
copy

La ejecución de este código mostrará únicamente la columna que contiene las capitales, en lugar de todo el DataFrame.

También es posible acceder a varias columnas de la siguiente manera:

df[['column1', 'column2', 'column3']]

En comparación con el acceso a una sola columna, solo hay una diferencia. En este caso, es necesario colocar la lista de nombres de columnas dentro de un conjunto adicional de corchetes, lo que implica utilizar doble corchete.

12345678
import pandas as pd countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(countries_data) columns = countries[['country', 'capital']] print(columns)
copy
Tarea

Swipe to start coding

Se proporciona un DataFrame llamado audi_cars.

  • Recuperar los datos de las columnas 'model', 'year' y 'price' y almacenar el resultado en la variable columns.

Solución

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 1. Capítulo 11
single

single

Pregunte a AI

expand

Pregunte a AI

ChatGPT

Pregunte lo que quiera o pruebe una de las preguntas sugeridas para comenzar nuestra charla

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.03

bookTrabajando con Columnas

Desliza para mostrar el menú

Al trabajar con un DataFrame, es posible acceder a cada columna de forma individual.

df['column_name']

Para aclarar esta sintaxis:

  • Comenzar escribiendo el nombre del DataFrame que se está utilizando;
  • Luego, colocar el nombre de la columna que se desea acceder dentro de corchetes. Recordar encerrar el nombre de la columna entre comillas.

Como alternativa, se puede utilizar la notación de punto para acceder a una columna si el nombre de la columna:

  1. Es un identificador válido en Python (por ejemplo, sin espacios, caracteres especiales, ni comienza con un número);
  2. No entra en conflicto con un atributo o método existente de pandas.
df.column_name
12345678910111213
import pandas as pd countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(countries_data) capitals = countries['capital'] # Second option # capitals = countries.capital print(capitals)
copy

La ejecución de este código mostrará únicamente la columna que contiene las capitales, en lugar de todo el DataFrame.

También es posible acceder a varias columnas de la siguiente manera:

df[['column1', 'column2', 'column3']]

En comparación con el acceso a una sola columna, solo hay una diferencia. En este caso, es necesario colocar la lista de nombres de columnas dentro de un conjunto adicional de corchetes, lo que implica utilizar doble corchete.

12345678
import pandas as pd countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(countries_data) columns = countries[['country', 'capital']] print(columns)
copy
Tarea

Swipe to start coding

Se proporciona un DataFrame llamado audi_cars.

  • Recuperar los datos de las columnas 'model', 'year' y 'price' y almacenar el resultado en la variable columns.

Solución

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 11
single

single

some-alt