Trabajando con Columnas
Al trabajar con un DataFrame, es posible acceder a cada columna de forma individual.
df['column_name']
Para aclarar esta sintaxis:
- Comenzar escribiendo el nombre del DataFrame que se está utilizando;
- Luego, colocar el nombre de la columna que se desea acceder dentro de corchetes. Recordar encerrar el nombre de la columna entre comillas.
De forma alternativa, se puede utilizar la notación de punto para acceder a una columna si el nombre de la columna:
- Es un identificador válido en Python (por ejemplo, sin espacios, caracteres especiales o que comience con un número);
- No entra en conflicto con un atributo o método existente de
pandas.
df.column_name
12345678910111213import 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)
La ejecución de este código mostrará únicamente la columna que contiene las capitales, en lugar de todo el DataFrame.
También es posible acceder a múltiples columnas de la siguiente manera:
df[['column1', 'column2', 'column3']]
En comparación con el acceso a una sola columna, existe solo una diferencia. En este caso, es necesario colocar la lista de nombres de columnas dentro de un conjunto adicional de corchetes, es decir, se deben utilizar dobles corchetes.
12345678import 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)
Swipe to start coding
Se te proporciona un DataFrame llamado audi_cars.
- Recupera los datos de las columnas
'model','year'y'price'y guarda el resultado en la variablecolumns.
Solución
¡Gracias por tus comentarios!
single
Pregunte a AI
Pregunte a AI
Pregunte lo que quiera o pruebe una de las preguntas sugeridas para comenzar nuestra charla
Can I use dot notation to access multiple columns at once?
What happens if I try to access a column that doesn't exist?
Can you explain the difference between single and double square brackets when selecting columns?
Genial!
Completion tasa mejorada a 3.03Trabajando con Columnas
Desliza para mostrar el menú
Al trabajar con un DataFrame, es posible acceder a cada columna de forma individual.
df['column_name']
Para aclarar esta sintaxis:
- Comenzar escribiendo el nombre del DataFrame que se está utilizando;
- Luego, colocar el nombre de la columna que se desea acceder dentro de corchetes. Recordar encerrar el nombre de la columna entre comillas.
De forma alternativa, se puede utilizar la notación de punto para acceder a una columna si el nombre de la columna:
- Es un identificador válido en Python (por ejemplo, sin espacios, caracteres especiales o que comience con un número);
- No entra en conflicto con un atributo o método existente de
pandas.
df.column_name
12345678910111213import 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)
La ejecución de este código mostrará únicamente la columna que contiene las capitales, en lugar de todo el DataFrame.
También es posible acceder a múltiples columnas de la siguiente manera:
df[['column1', 'column2', 'column3']]
En comparación con el acceso a una sola columna, existe solo una diferencia. En este caso, es necesario colocar la lista de nombres de columnas dentro de un conjunto adicional de corchetes, es decir, se deben utilizar dobles corchetes.
12345678import 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)
Swipe to start coding
Se te proporciona un DataFrame llamado audi_cars.
- Recupera los datos de las columnas
'model','year'y'price'y guarda el resultado en la variablecolumns.
Solución
Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones¡Gracias por tus comentarios!
single
