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SEO Tutorial: How to select rows and columns using Pandas in Python

By admin Jan 30, 2024

Pandas es una poderosa biblioteca de código abierto para manipulación y análisis de datos en Python. Ofrece estructuras de datos y herramientas de análisis fáciles de usar, lo que lo hace valioso para los científicos, analistas y desarrolladores de datos que trabajan con datos estructurados.

En el siguiente breve tutorial, encontrará cómo seleccionar filas y columnas con Pandas.

Para seleccionar filas y columnas específicas de un DataFrame en Pandas, puede usar el loc y iloc métodos.

ubicación

loc se utiliza para la indexación basada en etiquetas. Le permite seleccionar filas y columnas por sus etiquetas o nombres de índice.

Ejemplo:

# Selecting a single row by label
df.loc[3]

# Selecting multiple rows by label
df.loc[[1, 3, 5]]

# Selecting a single column by label
df.loc[:, 'column_name']

# Selecting multiple columns by label
df.loc[:, ['column1', 'column2']]

# Selecting specific rows and columns by label
df.loc[[1, 3, 5], ['column1', 'column2']]

Pandas iLoc

iloc se utiliza para la indexación basada en números enteros. Le permite seleccionar filas y columnas por sus posiciones enteras.

Ejemplo:

# Selecting a single row by integer position
df.iloc[3]

# Selecting multiple rows by integer position
df.iloc[[1, 3, 5]]

# Selecting a single column by integer position
df.iloc[:, 0]

# Selecting multiple columns by integer position
df.iloc[:, [0, 2]]

# Selecting specific rows and columns by integer position
df.iloc[[1, 3, 5], [0, 2]]

Estos son algunos ejemplos básicos de cómo seleccionar filas y columnas usando Pandas. Dependiendo de sus necesidades específicas, puede aplicar condiciones y operaciones adicionales para filtrar y manipular aún más los datos.

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Pandas Biblioteca Python de código abierto Marcos análisis de datos ingeniería de datos Tutorial ¿Cómo?

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