Trabajando con Columnas
Al trabajar con un DataFrame, puedes acceder a cada columna de forma individual.
df['column_name']
Para aclarar esta sintaxis:
- Comienza escribiendo el nombre del DataFrame con el que estás trabajando;
- Luego, coloca el nombre de la columna que deseas acceder dentro de corchetes. Recuerda encerrar el nombre de la columna entre comillas.
De forma alternativa, puedes 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 o que comience 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, existe solo una diferencia. En este caso, es necesario colocar la lista de nombres de columnas dentro de un conjunto adicional de corchetes — es decir, se utilizan dobles corchetes.
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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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:
- Comienza escribiendo el nombre del DataFrame con el que estás trabajando;
- Luego, coloca el nombre de la columna que deseas acceder dentro de corchetes. Recuerda encerrar el nombre de la columna entre comillas.
De forma alternativa, puedes 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 o que comience 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, existe solo una diferencia. En este caso, es necesario colocar la lista de nombres de columnas dentro de un conjunto adicional de corchetes — es decir, se utilizan dobles corchetes.
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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