• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Modificar el formato de los DataFrame de Pandas

octubre 31, 2022 Por Daniel Rodríguez 1 comentario
Tiempo de lectura: 5 minutos

pandas

Cuando se imprime un DataFrame de Pandas por la pantalla este se muestra con un formato estándar. A pesar de que este es más que adecuado para la mayoría de las aplicaciones, el estilo se puede modificar para adaptarlo a nuestras necesidades. Veamos algunos cambios que se pueden realizar en el formato de los DataFrame de Pandas para obtener unos que se puedan adaptar a cada uno de los casos.

Creación de un DataFrame aleatorio en Pandas

En primer lugar, se puede generar un DataFrame aleatorio ver cómo se ve este en pantalla. Para lo que se puede utilizar un código como el siguiente.

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(1)

df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 4))
df

Obteniendo como resultado una tabla como la que se muestra a continuación.

En muchos casos puede que no interese mostrar la columna de índice. Algo que se puede conseguir usando el método style.hide() del DataFrame, al que se le debe pasar como el parámetro axis="index" para indicar que no se desea ver el índice.

df.style.hide(axis="index")

Así la tabla anterior se muestra como la siguiente

Modificar la precisión de los números

Otra operación que se puede realizar de forma habitual es modificar la presión de los valores que se muestran. Mostrar seis decimales, como en el ejemplo anterior, puede ser innecesario si los valores no tienen esa precisión. Una solución es reducir la presión a dos o tres dígitos, lo que se puede hacer mediante el método style.format() al que se le debe pasar en la propiedad precision el número de dígitos que se desea o una cadena de texto con el formato. Así, por ejemplo, para mostrar tres dígitos se puede hacer.

Nuevo simulador FIRE en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
En Analytics Lane
Nuevo simulador FIRE en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane

df.style.format(precision=3)

Obteniendo como resultado la siguiente tabla.

Las modificaciones se pueden encadenar, así es posible llamar primero al método hide() para eliminar el índice y posteriormente a style.format() para dar formato al contenido. Algo como lo que se muestra a continuación.

df.style.hide(axis="index").format(precision=3)

Lo que genera una tabla como la que se muestra a continuación.

El formato también se puede dar columna a columna, pasando en lugar de un número o una cadena de texto un diccionario con los valores para cada columna. Así se puede dar un formato distinto a cada columna.

df.style.hide(axis="index").format({
    0 : "{:.1f}",
    1 : "{:.2f}",
    2 : "{:.3f}",
    3 : "{:.4f}"
})

A partir de lo que se obtiene algo como lo que se muestra a continuación.

Publicidad


Resaltar valores máximos y mínimos

Otra opción que se puede agregar es resaltar los valores máximos y mínimos de una tabla. Para resaltar los valores máximos se puede usar style.highlight_max(), mientras que para los mínimos sería el método style.highlight_min(). En ambos casos el color con el que se resalta el dato es amarillo, así que para diferenciarlos se puede indicar uno diferente mediante la propiedad color. Esto es lo que se hace en el siguiente ejemplo, donde los máximos se muestran en amarillo y los mínimos en rojo.

df.style.hide(axis="index").format(precision=3).highlight_max().highlight_min(color='red')

A partir de lo que se obtiene la siguiente tabla.

Por defecto se buscan los valores máximos y mínimos por columna, para obtenerlos por fila simplemente se ha de asignar a la propiedad axis el valor de 1. Esto es lo que se muestra en el siguiente ejemplo.

df.style.hide(axis="index").format(precision=3).highlight_max(axis=1).highlight_min(axis=1, color='red')

Lo que produce la siguiente gráfica.

Existen métodos análogos para resaltar los valores nulos y NaN (style.highlight_null()).

Agregar una barra a cada uno de los valores

Otra opción que puede ser de interés es agregar una barra que nos indique el visualmente el valor de cada celda en función al máximo y mínimo de cada columna o fila. Esto se puede conseguir mediante el método style.highlight_max(), al que se le pueden indicar el color mediante la propiedad color y el eje sobre el que se toman los valores mediante la propiedad axis. Así de este modo se puede mostrar una barra en cada una de las celdas donde se indique el valor en base al máximo y mínimo de cada fila.

df.style.hide(axis="index").format(precision=3).bar(color='green', axis=1)

Algo que genera la siguiente figura como resultado.

Conclusiones

En esta entrada se han visto algunas opciones para cambiar el formato de los DataFrame de Pandas y adaptar la salida a nuestras necesidades. Los métodos que se pueden encontrar style permiten hacer que no sea necesario una herramienta externa para mejorar la presentación de las tablas.

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 5 / 5. Votos emitidos: 2

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicidad


Publicaciones relacionadas

  • Nuevo simulador FIRE en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
  • Nueva calculadora de préstamos e hipotecas en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
  • Hardening avanzado de NGINX: CSP, OCSP Stapling y defensa en profundidad
  • Nuevo generador y verificador de hashes en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
  • Nueva simulación de la estrategia Martingala en ruleta en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
  • Exactitud, precisión, recall… y los errores que cometemos al interpretarlas en proyectos reales
  • Nuevo simulador del problema de Monty Hall en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
  • Nuevo simulador interactivo de K-Means en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
  • Por qué los chatbots de inteligencia artificial parecen estar siempre de acuerdo contigo – Conversar con una inteligencia artificial – Parte I

Publicado en: Python Etiquetado como: Pandas

Interacciones con los lectores

Comentarios

  1. Sebastian Guandique dice

    noviembre 17, 2022 a las 7:41 pm

    Las opciones que se muestran en este blog ayudan a poder tener un formato mas personalizado a al hora de presentar tablas en Pandas

    Responder

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Nuevo Inspector de JWT en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane

abril 20, 2026 Por Daniel Rodríguez

Nuevo simulador de regresión logística en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane

abril 17, 2026 Por Daniel Rodríguez

Nuevo simulador de regresión lineal con ruido en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane

abril 16, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Nuevo Inspector de JWT en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane publicado el abril 20, 2026 | en Noticias
  • Creación de gráficos de barras y gráficos de columnas con Seaborn publicado el julio 18, 2023 | en Python
  • El método de Muller e implementación en Python publicado el marzo 24, 2023 | en Ciencia de datos
  • El método de la bisección e implementación en Python publicado el marzo 11, 2022 | en Ciencia de datos
  • Cómo calcular el tamaño de la muestra para encuestas publicado el septiembre 9, 2025 | en Ciencia de datos

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.9 (11)

Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames

Comentarios recientes

  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • CARLOS ARETURO BELLO CACERES en Justicio: La herramienta gratuita de IA para consultas legales
  • Piera en Ecuaciones multilínea en Markdown

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto