Buenísimo Ricardo, gracias ya lo anoto.
Si lo de numpy y el array algo de eso vi muy por arriba, por ahora quiero
familiarizarme con algunas cosas de momento.
Gracias, saludos
El mié., 5 ago. 2020 a las 17:23, Ricardo Cárdenes (<
ricardo.carde...@gmail.com>) escribió:
> Por cierto, añado: observa
Por cierto, añado: observa que limité los criterios a columnas concretas.
Eso tiene perfecto sentido aquí porque cada columna tiene una semántica
diferente. Sin embargo, nada te impide aplicar isin a un DataFrame entero.
El problema es que el resultado puede no tener mucho sentido (o sí,
depende):
Aparte de lo que te está contestando Darío (error en la entrada: 627.12 en
lugar de 617.12), a tu otra pregunta...
- Acá paso también 2 valores: 1 y 3, no entiendo porque me muestra valores
> booleanos, en realidad no se que estaría chequeando
isin te devuelve *siempre* un DataFrame de booleanos
Pero que .da, gracias.Igual sigo sin comprender mucho su
uso.SaludosEnviado desde mi smartphone Samsung Galaxy.
Mensaje original De: Darío vía Python-es
Fecha: 5/8/20 16:49 (GMT-03:00) A: La lista de python
en castellano CC: Darío
Asunto: Re: [Python-es] [Consulta
Hola, fijate que en lugar de 617.12 ponés 627.12 para ver si está. Lo cual está
funcionando bien. Hay un error de tipeo.
-
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‐‐‐ Original Message ‐‐‐
On Wednesday, 5 de August de 2020 16:06, Lemarchand Barker
wrote:
> Hola si
Hola siguiendo con la lectura de pandas, estoy probando isin() y no me
queda muy en claro bien que función cumple y qué tipo de uso le podría dar.
Mi ejemplo es el siguiente:
leer = pd.read_csv('democsv.csv')
df = pd.DataFrame({
'lab': ['Abbott Diabetes', 'Alcon', 'Duncan', 'Fabra'],
'pami
