Categoría: Python pandas-dataFrame

¿Cómo soltar filas que contienen una string específica en Pandas?

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En este artículo, veremos cómo soltar filas que contienen una string específica en pandas. Ahora, para soltar las filas con una string específica, podemos usar la función contains() de la biblioteca pandas.  Sintaxis: series.str.contains(string, case=True, flags=0, na=Ninguno, regex=True) Devoluciones  –   Serie o índice de valores booleanos Básicamente, esta función buscará la string en la … Continue reading «¿Cómo soltar filas que contienen una string específica en Pandas?»

Conversión de estructuras JSON anidadas en Pandas DataFrames

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En este artículo, vamos a ver cómo convertir estructuras JSON anidadas en Pandas DataFrames. JSON con múltiples niveles En este caso, los datos JSON anidados contienen otro objeto JSON como valor para algunos de sus atributos. Esto hace que los datos sean de varios niveles y necesitamos aplanarlos según los requisitos del proyecto para una … Continue reading «Conversión de estructuras JSON anidadas en Pandas DataFrames»

Método DataFrame.to_excel() en Pandas

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El método to_excel() se usa para exportar el DataFrame al archivo de Excel. Para escribir un solo objeto en el archivo de Excel, debemos especificar el nombre del archivo de destino. Si queremos escribir en varias hojas, debemos crear un objeto ExcelWriter con el nombre de archivo de destino y también debemos especificar la hoja … Continue reading «Método DataFrame.to_excel() en Pandas»

¿Cómo leer un archivo CSV en un Dataframe con delimitador personalizado en Pandas?

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Python es un buen lenguaje para realizar análisis de datos debido al increíble ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. El paquete pandas es uno de ellos y facilita mucho la importación y el análisis de datos. Aquí, discutiremos cómo cargar un archivo csv en un marco de datos. Se hace usando un método … Continue reading «¿Cómo leer un archivo CSV en un Dataframe con delimitador personalizado en Pandas?»

¿Cómo aplicar una función a varias columnas en Pandas?

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Veamos cómo aplicar una función a varias columnas en un DataFrame de Pandas. Para ejecutar esta tarea se utilizará la función apply() .  pandas.DataFrame.apply Esta función aplica una función a lo largo de un eje del DataFrame.   Sintaxis: DataFrame.apply(parámetros) Parámetros:   func : Función a aplicar a cada columna o fila. axis : Eje a lo … Continue reading «¿Cómo aplicar una función a varias columnas en Pandas?»

¿Cómo encontrar y soltar columnas duplicadas en un marco de datos de Pandas?

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Analicemos cómo encontrar y soltar columnas duplicadas en un marco de datos de Pandas. Primero, creemos un marco de datos simple con los nombres de columna ‘Nombre’, ‘Edad’, ‘Domicilio’ y ‘Marcas’. # Import pandas library  import pandas as pd    # List of Tuples students = [             (‘Ankit’, 34, ‘Uttar pradesh’, 34),             (‘Riti’, 30, ‘Delhi’, … Continue reading «¿Cómo encontrar y soltar columnas duplicadas en un marco de datos de Pandas?»

¿Cómo agregar una fila en un Pandas DataFrame existente?

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En este artículo, veremos cómo agregar una nueva fila de valores a un marco de datos existente. Esto se puede usar cuando queremos insertar una nueva entrada en nuestros datos que podríamos haber pasado por alto antes. Hay diferentes métodos para lograr esto. Ahora veamos con la ayuda de ejemplos cómo podemos hacer esto Ejemplo … Continue reading «¿Cómo agregar una fila en un Pandas DataFrame existente?»

Python | Pandas.pivot()

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La función pandas.pivot (índice, columnas, valores) produce una tabla dinámica basada en 3 columnas del DataFrame. Utiliza valores únicos de índice/columnas y los rellena con valores. Parámetros: index[ndarray]: etiquetas que se usarán para crear las columnas de índice del nuevo marco[ndarray]: etiquetas que se usarán para crear los valores de las columnas del nuevo marco[ndarray]: … Continue reading «Python | Pandas.pivot()»

Trabajando con Datos Faltantes en Pandas

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Los datos faltantes pueden ocurrir cuando no se proporciona información para uno o más elementos o para una unidad completa. La falta de datos es un problema muy grande en escenarios de la vida real. Los datos faltantes también pueden referirse a valores NA (no disponibles) en pandas. En DataFrame, a veces, muchos conjuntos de … Continue reading «Trabajando con Datos Faltantes en Pandas»

Valores de recuento en el marco de datos de Pandas

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En este artículo, vamos a contar valores en el marco de datos de Pandas. Primero, crearemos un marco de datos y luego contaremos los valores de diferentes atributos. Sintaxis: DataFrame.count(axis=0, level=Ninguno, numeric_only=False) Parámetros: eje {0 o ‘índice’, 1 o ‘columnas’}: predeterminado 0 Se generan recuentos para cada columna si eje=0 o eje=’índice’ y se generan … Continue reading «Valores de recuento en el marco de datos de Pandas»