Soluci贸n
Pandas
Vista general
Este problema nos pide retornar las primeras 3 filas del DataFrame employees.
Conceptos clave:
- DataFrame: una estructura en forma de una tabla de 2 dimensiones, similar a una hoja de c谩lculo o una tabla SQL. Cada fila representa un registro individual y cada columna un atributo diferente. Se puede redimensionar y est谩 dise帽ada para manejar una mezcla de diferentes tipos de informaci贸n.
- M茅todo
head
: un m茅dodo proporcionado por pandas que es usado para retornar las primerasn
filas de un DataFrame. Si se omiten
, retorna las primeras 5 filas. Este m茅todo es util para obtener una peque帽a muestra o echar un vistazo r谩pido de la informaci贸n almacenada al principio de DataFrames gigantes.
Intuici贸n
Veamos, paso a paso, c贸mo retornar las primeras 3 filas del DataFrame.
- Importar
pandas
:
import pandas as pd
Esta l铆nea importa la libreria pandas y le asigna un alias pd
. La libreria pandas proporciona
estructuras de datos r谩pidas, flexibles y expresivas dise帽adas para trabajar con datos estructurados
(tabulares, multidimensionales, potencialmente heterog茅neos).
- Utilizar
head
:
Veamos un ejemplo para ver c贸mo podemos usar head
para resolver este problema.
Dado el siguiente DataFrame:
employee_id | name | department | salary |
---|---|---|---|
3 | Bob | Operations | 48675 |
90 | Alice | Sales | 11096 |
9 | Tatiana | Engineering | 33805 |
60 | Annabelle | InformationTechnology | 37678 |
49 | Jonathan | HumanResources | 23793 |
43 | Khaled | Administration | 40454 |
Retornamos el DataFrame usando la funci贸n head
con el n煤mero 3 como argumento, para indicar que nos interesa
filtrar las primeras 3 filas:
return employees.head(3)
El DataFrame resultante es:
employee_id | name | department | salary |
---|---|---|---|
3 | Bob | Operations | 48675 |
90 | Alice | Sales | 11096 |
9 | Tatiana | Engineering | 33805 |
Visualizaci贸n de la funci贸n head
aplicada al DataFrame employees:
Implementaci贸n
import pandas as pd
def selectFirstRows(employees: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
return employees.head(3)