Seleccionar filas del marco de datos según los valores de las columnas en Python

Uso de Pandas para filtrar marcos de datos por valores de columna

Cuando se trabaja con datos en Python, la biblioteca Pandas ofrece poderosas herramientas para la manipulación y análisis de datos. Una tarea común es seleccionar filas de un DataFrame en función de los valores de una columna específica. Esta operación es similar a la consulta SQL: SELECCIONAR * DE la tabla DONDE nombre_columna = algún_valor.

En este artículo, exploraremos cómo lograr esto en Pandas utilizando varios métodos. Ya sea que esté filtrando por un valor único o por múltiples criterios, Pandas proporciona formas intuitivas y eficientes de manejar dichas operaciones. Profundicemos en los detalles.

Implementación de la selección de filas del marco de datos en Pandas

En los scripts proporcionados, la tarea clave es filtrar filas de un DataFrame en función de valores de columna específicos, un requisito común en el análisis de datos. El primer script comienza importando la biblioteca Pandas con import pandas as pd. Esto es esencial ya que Pandas es una poderosa biblioteca de manipulación de datos en Python. A continuación, creamos un DataFrame de muestra usando pd.DataFrame() con un diccionario que contiene datos de nombres, edades y ciudades. Esta estructura nos permite visualizar y manipular fácilmente datos tabulares. La parte crucial del script es donde filtramos filas usando df[df['city'] == 'New York']. Este comando selecciona todas las filas donde el valor de la columna de ciudad es "Nueva York". El resultado se almacena en la variable. ny_rows, que luego se imprime para mostrar el DataFrame filtrado.

El segundo script sigue una estructura similar pero se centra en filtrar filas según una condición numérica. Después de importar Pandas y crear un DataFrame con columnas de producto, precio y cantidad, el script usa df[df['price'] > 150] para filtrar filas donde el precio es mayor que 150. Este comando produce un subconjunto del DataFrame original que contiene solo las filas que cumplen con la condición especificada. El resultado se almacena en expensive_products e impreso para su verificación. Ambos scripts demuestran el poder y la simplicidad de Pandas para la manipulación de datos. Al utilizar la indexación booleana, un método en el que pasamos una serie de valores verdadero/falso para filtrar datos, podemos seleccionar de manera eficiente subconjuntos de datos en función de diversas condiciones, lo que la convierte en una herramienta invaluable para analistas y científicos de datos.

Filtrar filas en un marco de datos según los valores de las columnas

Python: uso de Pandas para operaciones de marcos de datos

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Edward'],
    'age': [24, 27, 22, 32, 29],
    'city': ['New York', 'Los Angeles', 'New York', 'Chicago', 'Los Angeles']
}
df = pd.DataFrame(data)

# Select rows where city is New York
ny_rows = df[df['city'] == 'New York']
print(ny_rows)

# Output:
#       name  age      city
# 0    Alice   24  New York
# 2  Charlie   22  New York

Consultar filas del marco de datos según los valores de las columnas

Python: filtrado avanzado con Pandas

import pandas as pd

# Create a sample DataFrame
data = {
    'product': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'price': [100, 150, 200, 250],
    'quantity': [30, 50, 20, 40]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Select rows where price is greater than 150
expensive_products = df[df['price'] > 150]
print(expensive_products)

# Output:
#   product  price  quantity
# 2       C    200        20
# 3       D    250        40

Técnicas avanzadas para seleccionar filas de marcos de datos

Además del filtrado básico con indexación booleana, Pandas ofrece técnicas más avanzadas para seleccionar filas según los valores de las columnas. Uno de esos métodos es el query() función, que le permite utilizar una sintaxis similar a SQL para filtrar filas de DataFrame. Por ejemplo, puedes usar df.query('age > 25 and city == "New York"') para seleccionar filas donde la edad es mayor a 25 años y la ciudad es Nueva York. Este método puede hacer que su código sea más legible, especialmente para condiciones complejas. Además, Pandas proporciona la loc[] y iloc[] Accesorios para una selección de filas más precisa. El loc[] El descriptor de acceso está basado en etiquetas, lo que significa que puede filtrar filas por sus etiquetas o por una matriz booleana. En contraste, el iloc[] El descriptor de acceso se basa en la posición de números enteros, lo que le permite filtrar filas por sus posiciones de índice.

Otra característica poderosa de Pandas es la capacidad de filtrar filas de DataFrame usando el isin() método. Este método es útil cuando necesita filtrar filas según una lista de valores. Por ejemplo, df[df['city'].isin(['New York', 'Los Angeles'])] selecciona filas donde el valor de la columna de ciudad es Nueva York o Los Ángeles. Además, puede encadenar múltiples condiciones utilizando el & y | operadores para crear filtros más complejos. Por ejemplo, dieciséis filtra filas donde la edad es mayor a 25 años y la ciudad es Nueva York. Estas técnicas avanzadas proporcionan un marco sólido para el filtrado de datos, lo que convierte a Pandas en una herramienta versátil para el análisis y la manipulación de datos.

Preguntas comunes sobre la selección de filas de marcos de datos en Pandas

1. ¿Cómo filtro filas en un DataFrame en función de varios valores de columna?
2. Puede utilizar la indexación booleana con múltiples condiciones combinadas usando & y |. Por ejemplo: dieciséis.
3. Cuál es la diferencia entre loc[] y iloc[]?
4. loc[] se basa en etiquetas, mientras que iloc[] se basa en la posición de números enteros. Usar loc[] para filtrar por etiquetas y iloc[] para filtrar por posiciones de índice.
5. ¿Cómo puedo utilizar el query() ¿Función para filtrar filas de DataFrame?
6. El query() La función le permite utilizar una sintaxis similar a SQL. Por ejemplo: df.query('age > 25 and city == "New York"').
7. ¿Puedo filtrar filas según una lista de valores?
8. Sí, puedes usar el isin() método. Por ejemplo: df[df['city'].isin(['New York', 'Los Angeles'])].
9. ¿Cuál es la mejor manera de filtrar filas según la coincidencia de cadenas?
10. Puedes usar el str.contains() método. Por ejemplo: df[df['city'].str.contains('New')].
11. ¿Cómo selecciono filas donde faltan valores de columna?
12. Puedes usar el isna() método. Por ejemplo: df[df['age'].isna()].
13. ¿Cómo puedo filtrar filas usando una función personalizada?
14. Puedes usar el apply() Método con una función lambda. Por ejemplo: df[df.apply(lambda row: row['age'] > 25, axis=1)].
15. ¿Puedo filtrar filas según los valores del índice?
16. Sí, puedes usar el index.isin() método. Por ejemplo: df[df.index.isin([1, 3, 5])].

Conclusiones clave para la selección de filas del marco de datos

Seleccionar filas de un DataFrame en función de los valores de las columnas es una habilidad fundamental en el análisis de datos con Pandas. Utilizando indexación booleana, loc[], iloc[], query(), y isin() Los métodos permiten un filtrado de datos eficiente. Dominar estas técnicas mejora su capacidad para manipular y analizar conjuntos de datos de manera efectiva.