Buenas tardes,
Creo que ningúna de las opciones es correcta:
datos.drop([1, 4, 7], axis=0, inplace=True) #Eliminamos las filas 1, 4 y 7 datos.drop('Comercio', axis=1, inplace=True) #Borramos la columna 'Comercio' datos.drop([2, 5, 8], axis=0, inplace=True) #Eliminamos las filas 2, 5 y 8 datos.drop('Supermercado', axis=1, inplace=True) #Tira error porque no existe la columna 'Supermercado'
No funcionó ninguna de estas líneas de código. A alguien le paso lo mismo?.
Saludos
Hola Cristian,
Parece que estás enfrentando un problema con el método drop() de Pandas. Basado en el contexto de la actividad, la opción correcta para eliminar de forma permanente las filas en las que la columna "Comercio" tiene el valor "Supermercado" es la opción C:
datos.drop([2, 5, 8], axis=0, inplace=True)
Esta línea de código elimina las filas con los índices 2, 5 y 8, que son precisamente las filas donde "Comercio" es "Supermercado". Asegúrate de que el DataFrame que estás utilizando es exactamente el mismo que el proporcionado en la actividad, ya que cualquier diferencia en los datos o en el orden de las filas podría causar que el código no funcione como se espera.
Espero que esto aclare tus dudas y te ayude a avanzar. ¡Buenos estudos!
Si eso es cierto, pero si tienes 100 filas que borrar o 500 o 5000, sería un poco lento agregar todos los indices para poder borrarlos, a eso me refiero especificamente.
Hola Cristian,
¡Muy buen punto! Tienes toda la razón: cuando se trata de eliminar muchas filas basadas en una condición, lo ideal es usar filtrado booleano en lugar de pasar los índices manualmente.
En este caso, podrías usar algo como:
datos = datos[datos['Comercio'] != 'Supermercado']
Esto mantiene solo las filas donde la columna "Comercio" no es "Supermercado", eliminando todas las demás de forma más eficiente y escalable, sin tener que preocuparte por los índices.
¡Gracias por traer esa observación tan pertinente!
Gracias por tu respuesta.
Saludos!!!