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Trabajar con Columnas | Los Primeros Pasos
Primeros Pasos con Pandas
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Contenido del Curso

Primeros Pasos con Pandas

Primeros Pasos con Pandas

1. Los Primeros Pasos
2. Leyendo Archivos en Pandas
3. Analizando los Datos

bookTrabajar con Columnas

Cuando se trabaja con un DataFrame, se puede acceder a cada columna individualmente. Esta es la sintaxis para hacerlo:

Para aclarar esta sintaxis

  • Empiece escribiendo el nombre del DataFrame con el que está trabajando.
  • A continuación, coloque el nombre de la columna a la que desea acceder entre corchetes. No olvide colocar entre comillas el nombre de la columna.

Veamos un ejemplo utilizando un DataFrame.

12345678
import pandas as pd dataset = {'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(dataset) capitals = countries['capital'] print(capitals)
copy

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

También puede acceder a varias columnas de esta forma

En comparación con el acceso a una sola columna, sólo hay una diferencia. Esta vez, tendrá que poner la lista de nombres de columnas dentro de un conjunto adicional de corchetes, es decir, utilizará corchetes dobles. Eche un vistazo al siguiente ejemplo.

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import pandas as pd dataset = {'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(dataset) columns = countries[['country', 'capital']] print(columns)
copy
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Recupere las columnas 'model', 'year', y 'price' (en ese orden) del DataFrame audi_cars. ¡Pruébelo!

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
toggle bottom row

bookTrabajar con Columnas

Cuando se trabaja con un DataFrame, se puede acceder a cada columna individualmente. Esta es la sintaxis para hacerlo:

Para aclarar esta sintaxis

  • Empiece escribiendo el nombre del DataFrame con el que está trabajando.
  • A continuación, coloque el nombre de la columna a la que desea acceder entre corchetes. No olvide colocar entre comillas el nombre de la columna.

Veamos un ejemplo utilizando un DataFrame.

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import pandas as pd dataset = {'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(dataset) capitals = countries['capital'] print(capitals)
copy

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

También puede acceder a varias columnas de esta forma

En comparación con el acceso a una sola columna, sólo hay una diferencia. Esta vez, tendrá que poner la lista de nombres de columnas dentro de un conjunto adicional de corchetes, es decir, utilizará corchetes dobles. Eche un vistazo al siguiente ejemplo.

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import pandas as pd dataset = {'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(dataset) columns = countries[['country', 'capital']] print(columns)
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Cuando se trabaja con un DataFrame, se puede acceder a cada columna individualmente. Esta es la sintaxis para hacerlo:

Para aclarar esta sintaxis

  • Empiece escribiendo el nombre del DataFrame con el que está trabajando.
  • A continuación, coloque el nombre de la columna a la que desea acceder entre corchetes. No olvide colocar entre comillas el nombre de la columna.

Veamos un ejemplo utilizando un DataFrame.

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import pandas as pd dataset = {'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(dataset) capitals = countries['capital'] print(capitals)
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La ejecución de este código mostrará sólo la columna que contiene las capitales, en lugar de todo el DataFrame.

También puede acceder a varias columnas de esta forma

En comparación con el acceso a una sola columna, sólo hay una diferencia. Esta vez, tendrá que poner la lista de nombres de columnas dentro de un conjunto adicional de corchetes, es decir, utilizará corchetes dobles. Eche un vistazo al siguiente ejemplo.

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import pandas as pd dataset = {'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(dataset) columns = countries[['country', 'capital']] print(columns)
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Cuando se trabaja con un DataFrame, se puede acceder a cada columna individualmente. Esta es la sintaxis para hacerlo:

Para aclarar esta sintaxis

  • Empiece escribiendo el nombre del DataFrame con el que está trabajando.
  • A continuación, coloque el nombre de la columna a la que desea acceder entre corchetes. No olvide colocar entre comillas el nombre de la columna.

Veamos un ejemplo utilizando un DataFrame.

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En comparación con el acceso a una sola columna, sólo hay una diferencia. Esta vez, tendrá que poner la lista de nombres de columnas dentro de un conjunto adicional de corchetes, es decir, utilizará corchetes dobles. Eche un vistazo al siguiente ejemplo.

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