Contenido del Curso
Primeros Pasos con Pandas
Primeros Pasos con Pandas
Trabajando con Columnas
Cuando trabajas con un DataFrame, puedes acceder a cada columna individualmente.
python
Para aclarar esta sintaxis:
- Comienza escribiendo el nombre del DataFrame con el que estás trabajando;
- Luego, coloca el nombre de la columna a la que deseas acceder dentro de corchetes. Recuerda encerrar el nombre de la columna entre comillas.
Alternativamente, puedes usar la notación de punto para acceder a una columna si el nombre de la columna:
- Es un identificador válido de Python (por ejemplo, sin espacios, caracteres especiales o que comience con un número);
- No entra en conflicto con un atributo o nombre de método existente de
pandas.
python
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)
Ejecutar este código mostrará solo la columna que contiene las capitales, en lugar de todo el DataFrame.
También puedes acceder a múltiples columnas de esta manera:
python
En comparación con el acceso a una sola columna, solo hay una diferencia. Esta vez, necesitarás poner la lista de nombres de columnas dentro de un conjunto adicional de corchetes — lo que significa que usarás dobles corchetes.
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)
Swipe to start coding
Recupera las columnas 'model', 'year' y 'price' (en ese orden) del DataFrame audi_cars.
Solución
Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones¡Gracias por tus comentarios!
Trabajando con Columnas
Cuando trabajas con un DataFrame, puedes acceder a cada columna individualmente.
python
Para aclarar esta sintaxis:
- Comienza escribiendo el nombre del DataFrame con el que estás trabajando;
- Luego, coloca el nombre de la columna a la que deseas acceder dentro de corchetes. Recuerda encerrar el nombre de la columna entre comillas.
Alternativamente, puedes usar la notación de punto para acceder a una columna si el nombre de la columna:
- Es un identificador válido de Python (por ejemplo, sin espacios, caracteres especiales o que comience con un número);
- No entra en conflicto con un atributo o nombre de método existente de
pandas.
python
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)
Ejecutar este código mostrará solo la columna que contiene las capitales, en lugar de todo el DataFrame.
También puedes acceder a múltiples columnas de esta manera:
python
En comparación con el acceso a una sola columna, solo hay una diferencia. Esta vez, necesitarás poner la lista de nombres de columnas dentro de un conjunto adicional de corchetes — lo que significa que usarás dobles corchetes.
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)
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Recupera las columnas 'model', 'year' y 'price' (en ese orden) del DataFrame audi_cars.
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