Me pareció muy útil aprender cómo aplicar filtros con selección booleana y con el método isin(), ya que esto permite limpiar la base de datos y trabajar únicamente con las emisiones reales dentro del territorio brasileño.
Me pareció muy útil aprender cómo aplicar filtros con selección booleana y con el método isin(), ya que esto permite limpiar la base de datos y trabajar únicamente con las emisiones reales dentro del territorio brasileño.
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Me alegra saber que encontraste útil el uso de la selección booleana y el método isin() para filtrar datos en Pandas. Estos métodos son muy poderosos cuando se trata de limpiar y ajustar bases de datos, especialmente cuando necesitas enfocarte en un conjunto específico de datos, como las emisiones dentro del territorio brasileño en tu caso.
Si estás trabajando con datos de emisiones y necesitas asegurarte de que solo estás considerando las emisiones reales dentro de Brasil, puedes usar la selección booleana para filtrar tu DataFrame. Por ejemplo, si tienes una columna que indica el tipo de emisión (como "emisión", "remoción", "bunker"), puedes hacer algo como esto:
# Supongamos que 'tipo_emision' es la columna que contiene los tipos de emisión
filtro_emisiones = df['tipo_emision'] == 'emisión'
df_emisiones_brasil = df[filtro_emisiones]
Esto te dará un nuevo DataFrame (df_emisiones_brasil) que solo contiene las filas donde el tipo de emisión es "emisión", excluyendo así las remociones y las emisiones tipo "bunker".
Además, si necesitas verificar que los valores de emisión son correctos (por ejemplo, que las remociones tengan valores negativos), puedes usar métodos como df['columna'].max() para asegurarte de que todos los valores están clasificados correctamente.
Espero que esta explicación te sea de ayuda en tu proceso de aprendizaje y ajuste de datos. ¡Bons estudios!