Usando el operador de comparación
Una forma común de seleccionar filas en un DataFrame de Pandas basado en condiciones es utilizando el operador de comparación. El operador de comparación se utiliza para comparar los valores de una columna con un valor específico y devuelve un booleano que indica si la condición es verdadera o falsa.
La sintaxis para seleccionar filas basadas en condiciones utilizando el operador de comparación es la siguiente:
df[df['columna'] operador valor]
Donde:
- df: es el nombre del DataFrame en el que se desea realizar la selección.
- columna: es el nombre de la columna en la que se desea evaluar la condición.
- operador: es el operador de comparación que se utilizará para evaluar la condición. Algunos ejemplos de operadores de comparación son: == (igual), != (diferente), > (mayor que), < (menor que), >= (mayor o igual que), <= (menor o igual que).
- valor: es el valor con el que se compararán los valores de la columna.
A continuación se muestra un ejemplo de cómo seleccionar filas en un DataFrame basado en una condición utilizando el operador de comparación:
import pandas as pd
# Crear un DataFrame de ejemplo
data = {'Nombre': ['Juan', 'María', 'Pedro', 'Ana'],
'Edad': [25, 30, 35, 40],
'Ciudad': ['Madrid', 'Barcelona', 'Valencia', 'Sevilla']}
df = pd.DataFrame(data)
# Seleccionar filas donde la edad sea mayor que 30
resultado = df[df['Edad'] > 30]
print(resultado)
El resultado de este código será:
Nombre Edad Ciudad
2 Pedro 35 Valencia
3 Ana 40 Sevilla
En este ejemplo, se seleccionan las filas donde el valor de la columna «Edad» es mayor que 30.
Usando el método .loc
Otra forma de seleccionar filas en un DataFrame de Pandas basado en condiciones es utilizando el método .loc. El método .loc permite seleccionar filas y columnas basadas en etiquetas o condiciones.
La sintaxis para seleccionar filas basadas en condiciones utilizando el método .loc es la siguiente:
df.loc[condición]
Donde:
- df: es el nombre del DataFrame en el que se desea realizar la selección.
- condición: es la condición que se utilizará para seleccionar las filas. La condición debe ser una expresión booleana que evalúe a True o False para cada fila del DataFrame.
A continuación se muestra un ejemplo de cómo seleccionar filas en un DataFrame basado en una condición utilizando el método .loc:
import pandas as pd
# Crear un DataFrame de ejemplo
data = {'Nombre': ['Juan', 'María', 'Pedro', 'Ana'],
'Edad': [25, 30, 35, 40],
'Ciudad': ['Madrid', 'Barcelona', 'Valencia', 'Sevilla']}
df = pd.DataFrame(data)
# Seleccionar filas donde la edad sea mayor que 30 utilizando el método .loc
resultado = df.loc[df['Edad'] > 30]
print(resultado)
El resultado de este código será:
Nombre Edad Ciudad
2 Pedro 35 Valencia
3 Ana 40 Sevilla
En este ejemplo, se seleccionan las filas donde el valor de la columna «Edad» es mayor que 30 utilizando el método .loc.
Usando el método .query
El método .query es otra forma de seleccionar filas en un DataFrame de Pandas basado en condiciones. El método .query permite seleccionar filas basadas en una expresión booleana.
La sintaxis para seleccionar filas basadas en condiciones utilizando el método .query es la siguiente:
df.query('condición')
Donde:
- df: es el nombre del DataFrame en el que se desea realizar la selección.
- condición: es la condición que se utilizará para seleccionar las filas. La condición debe ser una expresión booleana que evalúe a True o False para cada fila del DataFrame.
A continuación se muestra un ejemplo de cómo seleccionar filas en un DataFrame basado en una condición utilizando el método .query:
import pandas as pd
# Crear un DataFrame de ejemplo
data = {'Nombre': ['Juan', 'María', 'Pedro', 'Ana'],
'Edad': [25, 30, 35, 40],
'Ciudad': ['Madrid', 'Barcelona', 'Valencia', 'Sevilla']}
df = pd.DataFrame(data)
# Seleccionar filas donde la edad sea mayor que 30 utilizando el método .query
resultado = df.query('Edad > 30')
print(resultado)
El resultado de este código será:
Nombre Edad Ciudad
2 Pedro 35 Valencia
3 Ana 40 Sevilla
En este ejemplo, se seleccionan las filas donde el valor de la columna «Edad» es mayor que 30 utilizando el método .query.
Usando el método .isin
El método .isin es otra forma de seleccionar filas en un DataFrame de Pandas basado en condiciones. El método .isin permite seleccionar filas basadas en una lista de valores.
La sintaxis para seleccionar filas basadas en condiciones utilizando el método .isin es la siguiente:
df[df['columna'].isin(lista_de_valores)]
Donde:
- df: es el nombre del DataFrame en el que se desea realizar la selección.
- columna: es el nombre de la columna en la que se desea evaluar la condición.
- lista_de_valores: es una lista de valores con los que se compararán los valores de la columna.
A continuación se muestra un ejemplo de cómo seleccionar filas en un DataFrame basado en una condición utilizando el método .isin:
import pandas as pd
# Crear un DataFrame de ejemplo
data = {'Nombre': ['Juan', 'María', 'Pedro', 'Ana'],
'Edad': [25, 30, 35, 40],
'Ciudad': ['Madrid', 'Barcelona', 'Valencia', 'Sevilla']}
df = pd.DataFrame(data)
# Seleccionar filas donde la ciudad sea 'Madrid' o 'Barcelona' utilizando el método .isin
resultado = df[df['Ciudad'].isin(['Madrid', 'Barcelona'])]
print(resultado)
El resultado de este código será:
Nombre Edad Ciudad
0 Juan 25 Madrid
1 María 30 Barcelona
En este ejemplo, se seleccionan las filas donde el valor de la columna «Ciudad» es ‘Madrid’ o ‘Barcelona’ utilizando el método .isin.
Usando el método .apply
El método .apply es otra forma de seleccionar filas en un DataFrame de Pandas basado en condiciones. El método .apply permite aplicar una función a cada fila del DataFrame y seleccionar las filas que cumplan con una condición específica.
La sintaxis para seleccionar filas basadas en condiciones utilizando el método .apply es la siguiente:
df[df.apply(lambda row: condición, axis=1)]
Donde:
- df: es el nombre del DataFrame en el que se desea realizar la selección.
- condición: es la condición que se utilizará para seleccionar las filas. La condición debe ser una expresión booleana que evalúe a True o False para cada fila del DataFrame.
A continuación se muestra un ejemplo de cómo seleccionar filas en un DataFrame basado en una condición utilizando el método .apply:
import pandas as pd
# Crear un DataFrame de ejemplo
data = {'Nombre': ['Juan', 'María', 'Pedro', 'Ana'],
'Edad': [25, 30, 35, 40],
'Ciudad': ['Madrid', 'Barcelona', 'Valencia', 'Sevilla']}
df = pd.DataFrame(data)
# Seleccionar filas donde el nombre tenga más de 4 letras utilizando el método .apply
resultado = df[df.apply(lambda row: len(row['Nombre']) > 4, axis=1)]
print(resultado)
El resultado de este código será:
Nombre Edad Ciudad
1 María 30 Barcelona
2 Pedro 35 Valencia
En este ejemplo, se seleccionan las filas donde el valor de la columna «Nombre» tiene más de 4 letras utilizando el método .apply.
