Pandas Filtro por Múltiples Condiciones

A veces, cuando trabajamos con grandes conjuntos de datos, necesitamos filtrarlos según múltiples condiciones. Pandas es una biblioteca de Python que nos permite hacer esto de manera rápida y eficiente. En este artículo, veremos cómo filtrar un DataFrame de Pandas usando múltiples condiciones.

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Filtrado con una sola condición
Filtrado con múltiples condiciones
Ejemplos de código
Conclusión
Preguntas frecuentes

Filtrado con una sola condición

Antes de hablar sobre cómo filtrar datos en Pandas utilizando múltiples condiciones, es importante que comprendamos cómo filtrar con una sola condición. Para hacer esto, simplemente podemos escribir una expresión booleana que indique qué filas del DataFrame deben mantenerse y cuáles deben eliminarse. Este proceso se denomina "filtrado booleano".

Por ejemplo, si tenemos un DataFrame llamado "ventas" con una columna "monto" y queremos filtrar aquellos valores que son mayores que 100, simplemente podemos escribir:

mayores_a_cien = ventas[ventas['monto'] > 100]

Esto creará un nuevo DataFrame llamado "mayores_a_cien" que incluye únicamente las filas de "ventas" donde el valor de "monto" es mayor que 100.

Filtrado con múltiples condiciones

Para filtrar un DataFrame de Pandas utilizando múltiples condiciones, simplemente podemos combinar varias expresiones booleanas utilizando los operadores "&" y "|". El operador "&" se utiliza para combinar expresiones booleanas con una condición "y", mientras que el operador "|" se utiliza para combinar expresiones booleanas con una condición "o".

Por ejemplo, si queremos filtrar los valores de "ventas" donde el monto es mayor que 100 y la fecha es posterior al 1 de enero de 2021, podemos escribir:

filtro = (ventas['monto'] > 100) & (ventas['fecha'] > '2021-01-01')

mayores_a_cien_despues_de_enero = ventas[filtro]

Esto creará un nuevo DataFrame llamado "mayores_a_cien_despues_de_enero" que incluye únicamente las filas de "ventas" donde el valor de "monto" es mayor que 100 y la fecha es posterior al 1 de enero de 2021.

También podemos combinar expresiones booleanas con una condición "o". Por ejemplo, si queremos filtrar los valores de "ventas" donde el monto es mayor que 100 o la fecha es posterior al 1 de enero de 2021, podemos escribir:

filtro = (ventas['monto'] > 100) | (ventas['fecha'] > '2021-01-01')

mayores_a_cien_o_despues_de_enero = ventas[filtro]

Esto creará un nuevo DataFrame llamado "mayores_a_cien_o_despues_de_enero" que incluye únicamente las filas de "ventas" donde el valor de "monto" es mayor que 100 o la fecha es posterior al 1 de enero de 2021.

Ejemplos de código

Aquí hay algunos ejemplos de código que muestran cómo utilizar el filtrado con múltiples condiciones en Pandas:

filtro = (ventas['monto'] > 100) & (ventas['fecha'] > '2021-01-01')

mayores_a_cien_despues_de_enero = ventas[filtro]

filtro = (ventas['monto'] > 100) | (ventas['fecha'] > '2021-01-01')

mayores_a_cien_o_despues_de_enero = ventas[filtro]

Conclusión

El filtrado de múltiples condiciones en Pandas es una tarea fácil y sencilla. Simplemente necesitamos escribir expresiones booleanas que combinen las condiciones utilizando los operadores "&" y "|". Al dominar esta habilidad, podemos filtrar grandes conjuntos de datos según múltiples condiciones de manera rápida y eficiente.

Preguntas frecuentes

¿Puedo utilizar más de dos condiciones en el filtrado?

Sí, podemos combinar cualquier cantidad de condiciones utilizando los operadores "&" y "|". Solo necesitamos asegurarnos de que las expresiones booleanas estén escritas correctamente.

¿Puedo filtrar valores que no sean numéricos?

Sí, podemos filtrar valores de cualquier tipo de datos, siempre y cuando sepamos cómo escribir la expresión booleana adecuada.

¿Qué sucede si combino los operadores "&" y "|" en una misma expresión booleana?

Si combinamos diferentes operadores en una misma expresión booleana, necesitamos utilizar paréntesis para indicar qué condiciones se deben evaluar juntas. De lo contrario, Python puede interpretar la expresión de manera equivocada.

¿Puedo guardar el filtro como una variable para usarlo posteriormente?

Sí, podemos guardar una expresión booleana como una variable y utilizarla posteriormente para filtrar otros DataFrames utilizando la misma condición. Esto puede ahorrarnos mucho tiempo y esfuerzo en la manipulación de grandes conjuntos de datos.