Filtrar filas con condiciones
Máscaras booleanas en un DataFrame.
Filtrar filas con condiciones es una lección gratuita de Data Science Academy en CoddyKit. Esta es la lección 2 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de Data Science Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de Data Science Academy incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
From Columns to Rows
Picking columns trims width; filtering rows trims length. Now you keep only the records that match a condition you care about. 🔍
A Condition Makes a Mask
Write a comparison on a column and pandas returns a boolean mask: one True or False per row, telling you which records pass.
mask = df["age"] > 30
print(mask.head())Apply the Mask
Put the mask inside brackets and pandas keeps only the True rows. The result is a smaller DataFrame with the same columns.
adults = df[df["age"] > 30]Equality Filters
Use double equals to match a value exactly. Remember that a single equals would try to assign, not compare.
df[df["city"] == "Paris"]Not Equal and Comparisons
You can filter with the full set of comparisons: not-equal, greater-equal, and less-equal all work on a column.
df[df["score"] >= 80]
df[df["city"] != "Paris"]Filter on Text
String columns support a str accessor. Use str.contains to keep rows whose text includes a pattern.
df[df["email"].str.contains("@gmail")]Filter With between
For a numeric range, between reads more clearly than two separate comparisons and includes both ends by default.
df[df["age"].between(18, 65)]Keep Selected Columns Too
Combine row filtering with loc to grab matching rows and chosen columns in one readable line.
df.loc[df["age"] > 30, ["name", "age"]]The Mask Is Reusable
A mask is just a Series, so you can store it and reuse it across different selections without rewriting the condition.
senior = df["age"] > 60
df[senior]
df.loc[senior, "name"]Count the Matches
Because True counts as one, calling sum on a mask tells you how many rows pass before you even filter.
(df["age"] > 30).sum()Filtering Does Not Change df
Filtering returns a new DataFrame and leaves the original untouched. Assign the result to a variable to keep it.
young = df[df["age"] < 30]
# df itself is unchangedQuick Check
Recall how a comparison on a column behaves.
Recap: Filtering Rows
A condition builds a boolean mask, brackets apply it, and loc adds column selection. You can now keep exactly the records that matter. ✅
Preguntas frecuentes
¿La lección «Filtrar filas con condiciones» es gratis?
Sí — el texto completo de «Filtrar filas con condiciones» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de Data Science Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de Data Science Academy incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Filtrar filas con condiciones»?
Máscaras booleanas en un DataFrame. Practicas Data Science Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar Data Science Academy?
No se requiere experiencia previa. Data Science Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 2 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Filtrar filas con condiciones»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de Data Science Academy?
Sí. Cada lección de Data Science Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Seleccionar columnas por nombre
- Filtrar filas con condiciones
- Combinar filtros con AND y OR
- query e isin para filtros limpios