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Aprende Trabajando 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

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Trabajando con Columnas

Cuando trabajas con un DataFrame, puedes acceder a cada columna individualmente.

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:

  1. Es un identificador válido de Python (por ejemplo, sin espacios, caracteres especiales o que comience con un número);
  2. No entra en conflicto con un atributo o nombre de método existente de pandas.
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

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:

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.

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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

Recupera las columnas 'model', 'year' y 'price' (en ese orden) del DataFrame audi_cars.

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
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Trabajando con Columnas

Cuando trabajas con un DataFrame, puedes acceder a cada columna individualmente.

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:

  1. Es un identificador válido de Python (por ejemplo, sin espacios, caracteres especiales o que comience con un número);
  2. No entra en conflicto con un atributo o nombre de método existente de pandas.
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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

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:

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.

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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.

Solución

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¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

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