Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.
El método Pandas head()
se usa para devolver las n primeras filas (5 de forma predeterminada) de un marco de datos o serie.
Sintaxis: Dataframe.head(n=5)
Parámetros:
n: valor entero, número de filas a devolverTipo de retorno: marco de datos con n filas superiores
Para descargar el conjunto de datos utilizado en el siguiente ejemplo, haga clic aquí.
En los siguientes ejemplos, el marco de datos utilizado contiene datos de algunos jugadores de la NBA. La imagen del marco de datos antes de cualquier operación se adjunta a continuación.
Ejemplo 1:
En este ejemplo, las 5 primeras filas del marco de datos se devuelven y se almacenan en una nueva variable. No se pasa ningún parámetro al método .head() ya que por defecto es 5.
# importing pandas module import pandas as pd # making data frame data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") # calling head() method # storing in new variable data_top = data.head() # display data_top
Salida:
como se muestra en la imagen de salida, se puede ver que el índice de las filas devueltas varía de 0 a 4. Por lo tanto, se devolvieron las 5 filas principales.
Ejemplo #2: Llamar a Series con n parámetro()
En este ejemplo, se llama al método .head() en series con entrada personalizada de n parámetro para devolver las 9 filas principales de la serie.
# importing pandas module import pandas as pd # making data frame data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") # number of rows to return n = 9 # creating series series = data["Name"] # returning top n rows top = series.head(n = n) # display top
Salida:
como se muestra en la imagen de salida, se devolvieron las 9 filas superiores que van desde la posición del índice 0 a la 8.
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Kartikaybhutani y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA