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Primeros Pasos con Pandas
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Contenido del Curso

Primeros Pasos con Pandas

Primeros Pasos con Pandas

1. Los Primeros Pasos
¿Qué es Pandas?SerieDesafíoDataFrameDesafío 1Desafío 2Añadir una Nueva Columna 1/2Añadir una Nueva Columna 2/2Eliminar una Fila/ColumnaDesafíoTrabajar con ColumnasDesafíoFunción iloc() 1/2Función iloc() 2/2
2. Leyendo Archivos en Pandas
Archivos CSVArchivos TXTDesafío 1Desafío 2
3. Analizando los Datos
Visualización de los DatosDesafío 1Desafío 2Información sobre los Datos 1/2Información sobre los Datos 2/2Hallando Valores NulosRetoDescartando Valores NulosRellenando Valores NulosDesafíoDescribiendo los DatosDesafíomax() y min()DesafíoSuma() y Conteo()Valores Únicos

Función iloc() 2/2

El DataFrame con el que estamos trabajando:

En el DataFrame con el que estamos trabajando, también se puede utilizar la indexación negativa. La indexación negativa comienza desde el final del DataFrame: el índice -1 apunta a la última fila, -2 a la penúltima, y así sucesivamente.

Para acceder a la séptima fila (que se refiere a Latvia), puede utilizar el índice 6 o -1. Veamos cómo funciona esto en la práctica.


              
12345

            
import pandas
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 = pandas.DataFrame(dataset)
# Accessing to the seventh row using negative indexing
print(countries.iloc[-1])
copy

La ejecución del código anterior devolverá la fila resaltada en la imagen siguiente:

¡Es hora de practicar!

Tarea

Tenemos un DataFrame llamado audi_cars.

  1. Muestre todos los detalles del DataFrame para el modelo Audi A1 del año 2017.
  2. Muestre todos los detalles del DataFrame del modelo Audi A1 del año 2016. Para ello, tendrás que utilizar la indexación negativa.
  3. Muestre todos los detalles del DataFrame del modelo Audi A3.

Asegúrese de utilizar la función iloc(). ¡Pruébelo!

Task Table

Tarea

Tenemos un DataFrame llamado audi_cars.

  1. Muestre todos los detalles del DataFrame para el modelo Audi A1 del año 2017.
  2. Muestre todos los detalles del DataFrame del modelo Audi A1 del año 2016. Para ello, tendrás que utilizar la indexación negativa.
  3. Muestre todos los detalles del DataFrame del modelo Audi A3.

Asegúrese de utilizar la función iloc(). ¡Pruébelo!

Task Table
Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones

¿Todo estuvo claro?

Sección 1. Capítulo 14
toggle bottom row

Función iloc() 2/2

El DataFrame con el que estamos trabajando:

En el DataFrame con el que estamos trabajando, también se puede utilizar la indexación negativa. La indexación negativa comienza desde el final del DataFrame: el índice -1 apunta a la última fila, -2 a la penúltima, y así sucesivamente.

Para acceder a la séptima fila (que se refiere a Latvia), puede utilizar el índice 6 o -1. Veamos cómo funciona esto en la práctica.


              
12345

            
import pandas
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 = pandas.DataFrame(dataset)
# Accessing to the seventh row using negative indexing
print(countries.iloc[-1])
copy

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¡Es hora de practicar!

Tarea

Tenemos un DataFrame llamado audi_cars.

  1. Muestre todos los detalles del DataFrame para el modelo Audi A1 del año 2017.
  2. Muestre todos los detalles del DataFrame del modelo Audi A1 del año 2016. Para ello, tendrás que utilizar la indexación negativa.
  3. Muestre todos los detalles del DataFrame del modelo Audi A3.

Asegúrese de utilizar la función iloc(). ¡Pruébelo!

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  1. Muestre todos los detalles del DataFrame para el modelo Audi A1 del año 2017.
  2. Muestre todos los detalles del DataFrame del modelo Audi A1 del año 2016. Para ello, tendrás que utilizar la indexación negativa.
  3. Muestre todos los detalles del DataFrame del modelo Audi A3.

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El DataFrame con el que estamos trabajando:

En el DataFrame con el que estamos trabajando, también se puede utilizar la indexación negativa. La indexación negativa comienza desde el final del DataFrame: el índice -1 apunta a la última fila, -2 a la penúltima, y así sucesivamente.

Para acceder a la séptima fila (que se refiere a Latvia), puede utilizar el índice 6 o -1. Veamos cómo funciona esto en la práctica.


              
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import pandas
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 = pandas.DataFrame(dataset)
# Accessing to the seventh row using negative indexing
print(countries.iloc[-1])
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  1. Muestre todos los detalles del DataFrame para el modelo Audi A1 del año 2017.
  2. Muestre todos los detalles del DataFrame del modelo Audi A1 del año 2016. Para ello, tendrás que utilizar la indexación negativa.
  3. Muestre todos los detalles del DataFrame del modelo Audi A3.

Asegúrese de utilizar la función iloc(). ¡Pruébelo!

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  1. Muestre todos los detalles del DataFrame para el modelo Audi A1 del año 2017.
  2. Muestre todos los detalles del DataFrame del modelo Audi A1 del año 2016. Para ello, tendrás que utilizar la indexación negativa.
  3. Muestre todos los detalles del DataFrame del modelo Audi A3.

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En el DataFrame con el que estamos trabajando, también se puede utilizar la indexación negativa. La indexación negativa comienza desde el final del DataFrame: el índice -1 apunta a la última fila, -2 a la penúltima, y así sucesivamente.

Para acceder a la séptima fila (que se refiere a Latvia), puede utilizar el índice 6 o -1. Veamos cómo funciona esto en la práctica.


              
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import pandas
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 = pandas.DataFrame(dataset)
# Accessing to the seventh row using negative indexing
print(countries.iloc[-1])
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  1. Muestre todos los detalles del DataFrame para el modelo Audi A1 del año 2017.
  2. Muestre todos los detalles del DataFrame del modelo Audi A1 del año 2016. Para ello, tendrás que utilizar la indexación negativa.
  3. Muestre todos los detalles del DataFrame del modelo Audi A3.

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