En los DataFrames de Pandas se puede emplear vectores lógicos para seleccionar las filas que cumplen una o varias condiciones. Algo que se puede utilizar para realizar operaciones de filtrado de datos. Aunque esta característica es muy poderosa, existe otra opción con la que generalmente se puede conseguir filtrar los datos de una manera mucho más sencilla: Pandas Query. Un método disponible en los DataFrames de Pandas que evalúa una condición lógica y devuelve el conjunto de datos que la cumple.
Selección tradicional de datos en Pandas
Tal como se ha explicado en más detalle anteriormente, es posible seleccionar las filas de un DataFrame utilizando vectores con valores lógicos. Algo que también se puede hacer cuando los valores son cadenas de texto. Con lo que se puede filtrar valores del conjunto de datos. Así, si se realiza una comparación sobre una columna se pueden seleccionar los datos que la cumplen. Por ejemplo, para seleccionar los exoplanetas del conjunto de datos planets que tienen una masa dada solamente se tiene que ejecutar el siguiente código.
import seaborn as sb
planets = sb.load_dataset('planets')
planets.head()
planets[planets.mass == 10.5]
method number orbital_period mass distance year 4 Radial Velocity 1 516.22 10.5 119.47 2009
Obteniendo como resultado el único planeta con una masa 10.5 la de la tierra
Selección de datos con Pandas Query
Esta misma operación de filtrado se puede realizar de una manera más sencilla con Pandas Query. Para ello solamente se tienen que llamar al método e incluir como parámetro una cadena de texto con la condición, usando el nombre de la columna para identificar aquella sobre la que se realiza la operación. Esto es, escribiendo la siguiente línea de código.
planets.query('mass == 10.5')
method number orbital_period mass distance year 4 Radial Velocity 1 516.22 10.5 119.47 2009
Con lo que se ha obtenido exactamente el mismo resultado que antes. Aunque Pandas Query ofrece muchas más posibilidades.
Uso de varias condiciones
Es posible combinar más de una condición mediante el uso de los diferentes operadores lógicos. Así se pueden seleccionar los exoplanetas descubiertos en 2010 que tengan una masa inferior a 5% de la masa terrestre.
planets.query('year == 2010 and mass < 0.05')
method number orbital_period mass distance year 145 Radial Velocity 4 124.26000 0.046 4.70 2010 149 Radial Velocity 1 2.64561 0.022 19.80 2010 230 Radial Velocity 6 5.75962 0.041 39.39 2010 231 Radial Velocity 6 16.35670 0.038 39.39 2010 399 Radial Velocity 1 9.49400 0.026 21.30 2010 506 Radial Velocity 1 4.64550 0.013 24.05 2010
Como se puede ver simplemente se han escrito las dos condiciones unidad por el operador lógico and.
Comparar cadenas de texto
Los valores de las columnas que se evalúan no tienen por qué ser únicamente numéricas, también se puede comparar con cadenas de texto. Para lo que únicamente se tienen que indicar el valor de la cadena a comparar entrecomillado. De este modo, para obtener los exoplanetas que han descubierto mediante el método Astrometry solamente se tienen que escribir algo como la siguiente línea.
planets.query('method == "Astrometry"')
method number orbital_period mass distance year 113 Astrometry 1 246.36 NaN 20.77 2013 537 Astrometry 1 1016.00 NaN 14.98 2010
Obteniendo como resultado los dos exoplanetas que aparecen en el conjunto de datos.
Uso de variables en las comparaciones
Cuando el valor que se desea comparar se encuentra en una variable no es necesario construir la cadena de texto. El método query() puede evaluar el valor simplemente escribiendo el nombre de la variable precedida de una @. Algo que permite usar el método no sólo para análisis estáticos. Así, para seleccionar los exoplanetas que cuyo método de descubrimiento se ha indicado en una variable se puede emplear algo como lo que se muestra a continuación.
method = 'Orbital Brightness Modulation'
planets.query('method == @method')
method number orbital_period mass distance year 787 Orbital Brightness Modulation 2 0.240104 NaN 1180.0 2011 788 Orbital Brightness Modulation 2 0.342887 NaN 1180.0 2011 792 Orbital Brightness Modulation 1 1.544929 NaN NaN 2013
Valores en una lista
Otra posibilidad es seleccionar los valores en una lista gracias al operador in. Por ejemplo, se puede obtener los planetas que se han descubierto con una lista de métodos.
planets.query('method in ["Astrometry", "Orbital Brightness Modulation"]')
method number orbital_period mass distance year 113 Astrometry 1 246.360000 NaN 20.77 2013 537 Astrometry 1 1016.000000 NaN 14.98 2010 787 Orbital Brightness Modulation 2 0.240104 NaN 1180.00 2011 788 Orbital Brightness Modulation 2 0.342887 NaN 1180.00 2011 792 Orbital Brightness Modulation 1 1.544929 NaN NaN 2013
Lista que obviamente puede estar en una variable. El siguiente código generaría exactamente el mismo resultado.
methods = ["Astrometry", "Orbital Brightness Modulation"]
planets.query('method in @methods')
Identificar valores nulos y no nulos
Para poder identificar los valores que son nulos (o no nulos) es necesario recurrir a un truco. Simplemente se ha de comparar una columna con sigo misma. En los registros que el valor sea nulo esta comparación es falsa, mientras que en resto será verdadera. Esto es algo que se puede ver mejor con un ejemplo. Como se ha visto en la última consulta, existen dos exoplanetas descubiertos por el método Orbital Brightness Modulation de los que se conoce la distancia y uno que no, para seleccionar aquel en el que no se conoce la distancia simplemente se debe escribir.
planets.query('distance != distance and method == "Orbital Brightness Modulation"')
method number orbital_period mass distance year 792 Orbital Brightness Modulation 1 1.544929 NaN NaN 2013
Por otro lado, para seleccionar aquellos en los que la distancia es conocida se debería escribir.
planets.query('distance == distance and method == "Orbital Brightness Modulation"')
method number orbital_period mass distance year 787 Orbital Brightness Modulation 2 0.240104 NaN 1180.0 2011 788 Orbital Brightness Modulation 2 0.342887 NaN 1180.0 2011
Valores con cadenas de texto
Para seleccionar los valores que contengan dentro de la cadena un texto es necesario recurrir a los métodos de las clases de Python. Siendo necesario indicarle al método que use Python como motor de ejecución. Así se puede usar str.contains() para localizar los métodos que contienen la cadena Variations.
planets.query('method.str.contains("Variations")', engine='python')
method number orbital_period mass distance year 32 Eclipse Timing Variations 1 10220.0000 6.05 NaN 2009 37 Eclipse Timing Variations 2 5767.0000 NaN 130.72 2008 38 Eclipse Timing Variations 2 3321.0000 NaN 130.72 2008 39 Eclipse Timing Variations 2 5573.5500 NaN 500.00 2010 40 Eclipse Timing Variations 2 2883.5000 NaN 500.00 2010 41 Eclipse Timing Variations 1 2900.0000 NaN NaN 2011 42 Eclipse Timing Variations 1 4343.5000 4.20 NaN 2012 43 Eclipse Timing Variations 2 5840.0000 NaN NaN 2011 44 Eclipse Timing Variations 2 1916.2500 NaN NaN 2011 680 Transit Timing Variations 2 160.0000 NaN 2119.00 2011 736 Transit Timing Variations 2 57.0110 NaN 855.00 2012 749 Transit Timing Variations 3 NaN NaN NaN 2014 813 Transit Timing Variations 2 22.3395 NaN 339.00 2013 958 Pulsation Timing Variations 1 1170.0000 NaN NaN 2007
Nombres de columnas con espacios
Aunque no es el caso del ejemplo, los nombres de las columnas de los DataFrame de Pandas admiten nombres con espacios en blanco. Algo que no es recomendable. Para filtrar en base a estas columnas tiene que envolver el nombre entre comillas invertidas ("). Así, si se cambia el nombre de la columna orbital_period por orbital period se puede seguir usando Pandas Query sin mayor problema.
planets.columns = ['method', 'number', 'orbital period', 'mass', 'distance', 'year']
planets.query('`orbital period` < 0.5')
method number orbital period mass distance year 730 Transit 3 0.453285 NaN 38.7 2011 787 Orbital Brightness Modulation 2 0.240104 NaN 1180.0 2011 788 Orbital Brightness Modulation 2 0.342887 NaN 1180.0 2011 794 Transit 1 0.355000 NaN NaN 2013 945 Pulsar Timing 1 0.090706 NaN 1200.0 2011
Conclusiones
Hoy hemos visto un método disponible en los DataFrame Pandas para filtrar los datos de forma sencilla. Con lo que estas operaciones tan habituales pueden realizarse de una forma eficiente. ¿Opinas que Pandas Query es más sencillo o no? Puedes dejar tus opiniones en los comentarios.
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