Filtrado de filas en Pandas DataFrames
Pandas es una poderosa biblioteca en Python para manipulación y análisis de datos. Una tarea común es seleccionar filas de un DataFrame en función de los valores de las columnas, similar a SELECT * FROM table WHERE column_name = some_value de SQL.
Esta guía lo guiará a través de varios métodos para lograr esto en Pandas, facilitando el filtrado de sus datos de manera eficiente. Ya sea usted un principiante o un usuario experimentado, estos consejos mejorarán sus habilidades de manejo de datos.
| Dominio | Descripción |
|---|---|
| pd.DataFrame(data) | Crea un DataFrame a partir de un diccionario de datos. |
| df[column_name] | Accede a una columna en el DataFrame por nombre. |
| df[condition] | Filtra el DataFrame según una condición aplicada a una columna. |
| print(selected_rows) | Imprime el DataFrame o un subconjunto del mismo en la consola. |
| df[df['Age'] >df[df['Age'] > 25] | Selecciona filas donde los valores de la columna 'Edad' son mayores que 25. |
| df[df['City'] == 'Chicago'] | Selecciona filas donde los valores de la columna 'Ciudad' son iguales a 'Chicago'. |
Comprender la selección de filas del marco de datos en Pandas
Los scripts proporcionados demuestran cómo seleccionar filas de un DataFrame en función de los valores de las columnas utilizando la biblioteca Pandas en Python. El primer script comienza importando la biblioteca Pandas con el dominio. Luego crea un DataFrame de muestra usando un diccionario de datos, que se convierte en un DataFrame con el dominio. Luego, el script ilustra dos métodos para la selección de filas: seleccionar filas donde el valor de la columna 'Edad' es mayor que 25 usando y seleccionando filas donde el valor de la columna 'Ciudad' es 'Chicago' usando df[df['City'] == 'Chicago']. Estos DataFrames filtrados se imprimen usando el función para mostrar las filas seleccionadas.
El segundo guión sigue una estructura similar pero utiliza datos y criterios de selección diferentes. Crea un DataFrame con información del producto, incluidas las columnas "Producto", "Precio" y "Stock". Se seleccionan filas donde el 'Precio' es menor o igual a 200 con
Técnicas avanzadas para seleccionar filas de marcos de datos en Pandas
Además del filtrado básico mediante indexación booleana, Pandas ofrece técnicas avanzadas para seleccionar filas en función de los valores de las columnas. Un método poderoso es usar el función, que le permite filtrar filas con una expresión de consulta, lo que hace que la sintaxis sea más limpia y, a menudo, más intuitiva. Por ejemplo, en lugar de utilizar , puedes escribir . Este método es particularmente útil cuando se trata de condiciones más complejas o cuando los nombres de las columnas contienen espacios. Además, el isin() La función es beneficiosa cuando desea filtrar filas según una lista de valores. Por ejemplo, para seleccionar filas donde el valor de la columna 'Ciudad' es 'Chicago' o 'Nueva York', puede usar .
Otra técnica implica la y indexadores. El El indexador se basa en etiquetas, lo que le permite seleccionar filas según las etiquetas de las filas y los nombres de las columnas, mientras que iloc se basa en la ubicación de números enteros, lo que permite la selección por números de fila y columna. Esta flexibilidad es particularmente útil para seleccionar filas en función de una condición aplicada a una columna diferente. Por ejemplo, devolverá los nombres de personas mayores de 25 años. Estos métodos amplían su conjunto de herramientas para manejar y analizar datos de manera eficiente en Pandas, ofreciendo código más legible y fácil de mantener.
- ¿Cómo puedo seleccionar filas en función de múltiples condiciones?
- Puedes usar el funcionar o combinar condiciones con operadores lógicos como y . Por ejemplo, df[(df['Age'] > 25) & (df['City'] == 'Chicago')].
- ¿Puedo filtrar filas según una lista de valores?
- Sí, usa el función. Por ejemplo, .
- Cuál es la diferencia entre y ?
- se basa en etiquetas, mientras que se basa en la ubicación de números enteros. Usar con etiquetas de fila/columna y iloc con índices de fila/columna.
- ¿Cómo puedo seleccionar columnas específicas mientras filtro filas?
- Puedes usar . Por ejemplo, .
- ¿Cómo manejo los valores faltantes al seleccionar filas?
- Utilizar el función para eliminar filas con valores faltantes, o para reemplazarlos con un valor específico.
- ¿Puedo usar expresiones regulares para filtrar filas?
- Sí el funcionar con el El parámetro le permite filtrar filas según patrones de expresiones regulares. Por ejemplo, .
- ¿Cómo filtro filas según el índice?
- Puedes usar con el nombre del índice. Por ejemplo, .
- ¿Qué pasa si los nombres de mis columnas contienen espacios o caracteres especiales?
- Utilizar el función que puede manejar dichos nombres de columnas con comillas invertidas. Por ejemplo, .
Reflexiones finales sobre las técnicas de selección de filas de DataFrame
Seleccionar filas de un DataFrame en función de los valores de las columnas en Pandas es una habilidad crucial para la manipulación de datos. Los diversos métodos discutidos, incluida la indexación booleana, , e indexación basada en etiquetas y en ubicaciones enteras con y iloc, proporcionan poderosas herramientas para filtrar datos de manera eficiente. El dominio de estas técnicas permite un mejor análisis de datos y un código más limpio y fácil de mantener.