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Tutorial de Python: Cómo utilizar la biblioteca Pandas para filtrar datos

By admin Jan 30, 2024

Para filtrar datos utilizando Pandas, un enfoque eficaz es utilizar indexación booleana. Esta poderosa técnica le permite seleccionar filas de un DataFrame según condiciones específicas.

Al aplicar la indexación booleana, puede extraer fácilmente el subconjunto de datos deseado que cumpla con ciertos criterios. A continuación, proporcioné algunos fragmentos de código ilustrativos para demostrar cómo puede filtrar datos de manera efectiva usando Pandas:

# Filtering rows based on a single condition
filtered_data = df[df['column_name'] > 10]

# Filtering rows based on multiple conditions
filtered_data = df[(df['column1'] > 5) & (df['column2'] == 'value')]

# Filtering rows based on conditions using the OR operator
filtered_data = df[(df['column1'] > 5) | (df['column2'] == 'value')]

# Filtering rows based on conditions using the NOT operator
filtered_data = df[~(df['column'] == 'value')]

# Filtering rows based on conditions using the isin() function
filtered_data = df[df['column'].isin(['value1', 'value2'])]

En estos ejemplos, df representa el DataFrame que desea filtrar, y column_name, column1, column2y 'value' son marcadores de posición para los nombres y valores de las columnas reales que desea utilizar para el filtrado. Puede reemplazarlos con los nombres y condiciones de sus columnas específicas.

Al utilizar la indexación booleana, puede crear una máscara booleana que indique qué filas satisfacen las condiciones especificadas. Cuando pasa esta máscara booleana al DataFrame, devolverá solo las filas que cumplan las condiciones.

Recuerde adaptar los fragmentos de código a su DataFrame y criterios de filtrado específicos. Puede combinar múltiples condiciones utilizando operadores lógicos como & (Y y | (O) para crear filtros más complejos.

Más métodos de filtrado

Pandas proporciona varios métodos para filtrar datos según determinadas condiciones. Aquí hay algunos fragmentos de código que demuestran cómo filtrar datos usando Pandas:

1- Filtrado de filas según los valores de las columnas

Para filtrar filas según valores de columnas específicos, puede utilizar la siguiente sintaxis:

# Filter rows based on a condition
filtered_df = df[df['column_name'] > threshold]

En este ejemplo, df representa el DataFrame que desea filtrar, 'column_name' es el nombre de la columna que desea filtrar, y threshold es el valor umbral que desea utilizar para la condición. El marco de datos resultante filtered_df contendrá sólo las filas que cumplan la condición especificada.

2- Múltiples condiciones

También puede aplicar varias condiciones para filtrar filas utilizando operadores lógicos como & (y y | (o). He aquí un ejemplo:

# Filter rows based on multiple conditions
filtered_df = df[(df['column1'] > threshold1) & (df['column2'] < threshold2)]

En este caso, column1 y column2 son los nombres de las columnas a las que desea aplicar condiciones, y threshold1 y threshold2 son los valores umbral para las condiciones respectivas. El marco de datos resultante filtered_df contendrá filas que cumplan ambas condiciones.

3- Filtrado de filas según valores de cadena

Para filtrar filas según valores de cadena, puede utilizar el str.contains() método. He aquí un ejemplo:

# Filter rows based on string values
filtered_df = df[df['column_name'].str.contains('keyword')]

En este ejemplo, 'column_name' es el nombre de la columna que desea filtrar, y 'keyword' es el valor de cadena que desea buscar. El marco de datos resultante filtered_df contendrá filas donde la columna especificada contenga la palabra clave.

Estos fragmentos de código proporcionan un punto de partida para filtrar datos utilizando Pandas. Puede personalizar y refinar aún más el proceso de filtrado según sus requisitos específicos.

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