In many situations, you may only want to subset a pandas DataFrame based on a certain number of rows. For example, you may want to keep only the first 10 rows of a DataFrame. In this tutorial, I’ll show you how to subset a DataFrame using the .head() method in Python.
A menudo, es posible que desee extraer un subconjunto de filas de un objeto de marco de datos de pandas en Python. Esto se puede lograr de varias maneras. En esta publicación, le mostraré dos ejemplos de código en los que puede extraer un subconjunto de filas de un objeto de marco de datos de pandas.
Cómo seleccionar filas de un DataFrame de pandas en base a sus valores
Pandas es un paquete de Python que proporciona estructuras de datos y herramientas de análisis de datos para el lenguaje de programación Python. Pandas se puede utilizar para extraer información de diferentes fuentes y luego transformarla en un formato que se pueda analizar y manipular fácilmente. Uno de los principales usos de pandas es el procesamiento y análisis de datos tabulares, como se muestra en el ejemplo a continuación.
Ejemplo: Seleccionar filas de un DataFrame de pandas en base a sus valores
<code>import pandas as pd
# Crear un dataframe
df = pd.DataFrame({'name': ['Ajay', 'Kishore', 'Ajay', 'Rahul', 'Charles', 'Mike', 'John'],
'marks': [12, 9, 16, 8, 12, 14, 10],
'subject': ['maths', 'science', 'maths', 'science', 'maths', 'science', 'maths']})
print(df)
</code>En el ejemplo anterior, se ha creado un dataframe con tres columnas: ‘name’, ‘marks’ y ‘subject’. Ahora, supongamos que queremos seleccionar aquellas filas en las que el valor de la columna ‘marks’ sea mayor que 10. Esto se puede hacer de la siguiente manera:
<code># Seleccionar filas con valor de marca mayor que 10
result = df.loc[df['marks'] > 10]
print(result)
</code>En el ejemplo anterior, hemos usado el método loc de pandas para seleccionar las filas en las que el valor de la columna ‘marks’ es mayor que 10. El resultado se muestra a continuación.
<code> name marks subject
0 Ajay 12 maths
2 Ajay 16 maths
4 Charles 12 maths
5 Mike 14 science
</code>También podemos usar el método query de pandas para seleccionar las filas en las que el valor de la columna ‘marks’ es mayor que 10. Esto se puede hacer de la siguiente manera:
<code># Seleccionar filas con valor de marca mayor que 10
result = df.query('marks > 10')
print(result)
</code>El resultado es el mismo que en el ejemplo anterior.
¿Cómo seleccionar filas de un DataFrame de pandas utilizando condiciones lógicas?
¿Cómo seleccionar filas de un DataFrame de pandas utilizando condiciones lógicas?
Existen varias formas de seleccionar filas de un DataFrame de pandas utilizando condiciones lógicas. Una forma es utilizar el método .loc[]. Este método toma una lista de condiciones lógicas y devuelve una nueva DataFrame con las filas que cumplen con todas las condiciones.
Otra forma es utilizar el método .query(). Este método toma una string con una condición lógica y devuelve una nueva DataFrame con las filas que cumplen con la condición.
También se pueden seleccionar filas utilizando índices y columnas. Para seleccionar una fila en particular, se puede utilizar el método .loc[]. Para seleccionar varias filas, se puede utilizar el método .iloc[]. Para seleccionar una columna en particular, se puede utilizar el método .loc[] o el método .iloc[]. Para seleccionar varias columnas, se puede utilizar el método .loc[] o el método .iloc[].
¿Cómo filtrar un DataFrame de pandas según una lista específica de índices?
¿Cómo filtrar un DataFrame de pandas según una lista específica de índices?
Para filtrar un DataFrame de pandas según una lista específica de índices, puede usar la función de filtro de DataFrame de pandas. La función de filtro DataFrame toma una lista de índices y devuelve una nueva DataFrame que contiene solo las filas de la DataFrame de entrada que tienen un índice en la lista especificada.
Por ejemplo, supongamos que tiene un DataFrame de pandas que contiene las calificaciones de los estudiantes en un curso y desea filtrar el DataFrame para que solo contenga las calificaciones de los estudiantes que son mayores o iguales a 90. En este caso, la lista de índices que se usará para filtrar el DataFrame sería [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99].
Para filtrar el DataFrame de pandas según esta lista de índices, puede usar el código siguiente:
df = df.filter(like=’90’, axis=0)
El código anterior devolverá una nueva DataFrame que contiene solo las filas del DataFrame de entrada que tienen un índice que contiene el número 90. Si desea filtrar el DataFrame para que contenga solo las filas con índices que se encuentran en la lista especificada, puede usar el código siguiente:
df = df.filter(items=index_list, axis=0)
El código anterior devolverá una nueva DataFrame que contiene solo las filas del DataFrame de entrada que tienen un índice que está en la lista especificada.
In conclusion, the article shows how to subset rows of a pandas DataFrame in Python. First, you subset a DataFrame by using the square brackets and a logical condition. Second, you can also subset DataFrame rows by using the .loc method and a logical condition.
En este artículo, le mostraré cómo seleccionar un subconjunto de filas de un objeto de tipo DataFrame en Python Pandas. Debo admitir que seleccionar filas en Pandas puede ser confuso al principio.
Alejandro Lugón es un economista y escritor especializado en Python y R, conocido por ser el creador del blog Estadisticool. Nacido en México, Lugón se graduó de la Universidad Autónoma de México con una Licenciatura en Economía. Desde entonces ha trabajado como economista en varias empresas. Lugón también ha escrito varios libros sobre temas relacionados con la economía, el análisis de datos y la programación. Su blog Estadisticool se ha convertido en un lugar de referencia para los programadores de Python y R. Alejandro Lugón es una inspiración para aquellos que buscan aprender programación y análisis de datos. Su trabajo ha ayudado a muchas personas a entender mejor el uso de la tecnología para hacer sus trabajos.
