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Eliminar una Fila/Columna | 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

bookEliminar una Fila/Columna

En ocasiones, ciertas columnas pueden no proporcionar información valiosa, por lo que resulta ventajoso eliminarlas. Para ello, la librería pandas ofrece la función drop(). Profundicemos en la sintaxis de la función.

  • index: Especifica los índices de las filas a eliminar (se utiliza cuando axis=0).
  • columns: Identifica los nombres de las columnas que se van a borrar (se utiliza cuando axis=1).
  • axis: Elije si desea eliminar las etiquetas de las filas (0) o columnas (1). El valor por defecto es 0.

En esta sección, vamos a trabajar con un DataFrame específico. Vamos a examinarlo.

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import pandas as pd dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(dataset) print(countries)
copy

Observamos que la columna continent contiene numerosas filas vacías, lo que la hace menos informativa. En consecuencia, la eliminaremos.

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import pandas dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pandas.DataFrame(dataset) countries = countries.drop(columns = ['continent'],axis=1) print(countries)
copy

Es hora de practicar.

Tarea

Tenemos un DataFrame llamado audi_cars. Eche un vistazo al diccionario proporcionado y elimine la columna irrelevante. Inténtelo.

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 9
toggle bottom row

bookEliminar una Fila/Columna

En ocasiones, ciertas columnas pueden no proporcionar información valiosa, por lo que resulta ventajoso eliminarlas. Para ello, la librería pandas ofrece la función drop(). Profundicemos en la sintaxis de la función.

  • index: Especifica los índices de las filas a eliminar (se utiliza cuando axis=0).
  • columns: Identifica los nombres de las columnas que se van a borrar (se utiliza cuando axis=1).
  • axis: Elije si desea eliminar las etiquetas de las filas (0) o columnas (1). El valor por defecto es 0.

En esta sección, vamos a trabajar con un DataFrame específico. Vamos a examinarlo.

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import pandas as pd dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(dataset) print(countries)
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Observamos que la columna continent contiene numerosas filas vacías, lo que la hace menos informativa. En consecuencia, la eliminaremos.

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import pandas dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pandas.DataFrame(dataset) countries = countries.drop(columns = ['continent'],axis=1) print(countries)
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Es hora de practicar.

Tarea

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En ocasiones, ciertas columnas pueden no proporcionar información valiosa, por lo que resulta ventajoso eliminarlas. Para ello, la librería pandas ofrece la función drop(). Profundicemos en la sintaxis de la función.

  • index: Especifica los índices de las filas a eliminar (se utiliza cuando axis=0).
  • columns: Identifica los nombres de las columnas que se van a borrar (se utiliza cuando axis=1).
  • axis: Elije si desea eliminar las etiquetas de las filas (0) o columnas (1). El valor por defecto es 0.

En esta sección, vamos a trabajar con un DataFrame específico. Vamos a examinarlo.

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import pandas as pd dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(dataset) print(countries)
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Observamos que la columna continent contiene numerosas filas vacías, lo que la hace menos informativa. En consecuencia, la eliminaremos.

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import pandas dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pandas.DataFrame(dataset) countries = countries.drop(columns = ['continent'],axis=1) print(countries)
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  • index: Especifica los índices de las filas a eliminar (se utiliza cuando axis=0).
  • columns: Identifica los nombres de las columnas que se van a borrar (se utiliza cuando axis=1).
  • axis: Elije si desea eliminar las etiquetas de las filas (0) o columnas (1). El valor por defecto es 0.

En esta sección, vamos a trabajar con un DataFrame específico. Vamos a examinarlo.

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import pandas as pd dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(dataset) print(countries)
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Observamos que la columna continent contiene numerosas filas vacías, lo que la hace menos informativa. En consecuencia, la eliminaremos.

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