Trabajando 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:
- Es un identificador válido en Python (por ejemplo, sin espacios, caracteres especiales, ni comienza con un número);
- No entra en conflicto con un atributo o método existente de
pandas.
df.column_name
12345678910111213import 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)
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.
12345678import 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
Se proporciona un DataFrame llamado audi_cars.
- Recuperar los datos de las columnas
'model','year'y'price'y almacenar el resultado en la variablecolumns.
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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:
- Es un identificador válido en Python (por ejemplo, sin espacios, caracteres especiales, ni comienza con un número);
- No entra en conflicto con un atributo o método existente de
pandas.
df.column_name
12345678910111213import 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)
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.
12345678import 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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