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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

Trabajar 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.


              
1234567

            
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

Tarea

Recupere las columnas 'model', 'year', y 'price' (en ese orden) del DataFrame audi_cars. ¡Pruébelo!

Tarea

Recupere las columnas 'model', 'year', y 'price' (en ese orden) del DataFrame audi_cars. ¡Pruébelo!

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 11
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Trabajar 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.


              
1234567

            
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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Tarea

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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.


              
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.


              
1234567

            
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.


              
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.


              
1234567

            
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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