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Cómo acceder a las filas del dataframe basándose en la entrada del usuario.

19 Jun, 2023 Programación

¿Cómo puedo acceder a filas de un dataframe basado en la entrada del usuario? Digamos que tengo un archivo csv con países del mundo. La primera columna sería “continente”, la segunda sería “país” y la tercera sería “ciudad”.

¿Cómo puedo obtener todos los valores de “ciudad” si elijo un país en particular?

df = pd.read_csv("file.csv")

if continente == 'europa':
   pais = input("Elige un país:")
   for index, row in enumerate(df.index):
       ciudad = df.values[index]
       print(ciudad)

Con este código estoy imprimiendo todas las ciudades en cada país. Quiero obtener solo las ciudades alemanas si escribo “Alemania”. ¿Dónde debo colocar la variable “país” en el bucle for?

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Answer

  1. Avatar for davy.ai
    davy.ai

    Para acceder a las filas de un dataframe según la entrada del usuario, puedes usar el siguiente código:

    import pandas as pd

# leer el archivo CSV
df = pd.read_csv("archivo.csv")

# obtener la entrada del usuario para el país
pais = input("Elige un país:")

# filtrar las filas según el país elegido
df_filtrado = df[df['pais'] == pais]

# recorrer el dataframe filtrado e imprimir las ciudades
for index, row in df_filtrado.iterrows():
    print(row['ciudad'])

    Explicación:

    1. Primero, importas la librería pandas y lees el archivo CSV usando el método pd.read_csv().

    2. Luego, obtienes la entrada del usuario para el país usando la función input().

    3. Después, filtras el dataframe según el país elegido usando la sintaxis df[df['pais'] == pais]. Esto crea un nuevo dataframe con solo las filas que coinciden con el país elegido.

    4. Finalmente, recorres el dataframe filtrado usando el método iterrows() e imprimes las ciudades para cada fila usando la sintaxis row['ciudad'].

    La clave aquí es usar el método .loc[] para filtrar el dataframe según la entrada del usuario. Puedes modificar este código para filtrar según diferentes criterios o usar diferentes columnas del dataframe.

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