• 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
    • Encuestas: Tamaño de Muestra
    • Lotería: Probabilidad de Ganar
    • Reparto de Escaños (D’Hondt)
    • Tres en Raya con IA
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad
    • Tiendas afiliadas
      • AliExpress
      • Amazon
      • Banggood
      • GeekBuying
      • Lenovo

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

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

Recuperar el resultado de una celda en Jupyter

enero 23, 2023 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Al trabajar en un Notebook de Jupiter es posible que después de ejecutar un comando que requiere bastante tiempo nos demos cuenta de que no se ha asignado el resultado a una variable. Podríamos pensar que la única solución sería modificar el código y volver a ejecutarlo. Pero existe una solución mejor, se puede recuperar los resultados de cualquier celda en Jupyter con un simple truco.

Obtener el resultado de una celda en Jupyter

Supongamos que se ha ejecutado el siguiente código en un notebook.

Celda de Jupyter en la que no se han guardado los resultados de la operación
Celda de Jupyter en la que no se han guardado los resultados de la operación

En la celda se han definido dos variables y sumado el valor, pero no se ha asignado el resultado a una nueva variable. Para solucionar el problema en este ejemplo lo más sencillo es asignar la operación a una variable y volver a ejecutar la celda. Pero no es así si lo que se ejecuta en la celda es el entrenamiento de un modelo que requiere varios minutos para finalizar. Tener que volver a ejecutar la celda para acceder al resultado es una pérdida de tiempo.

Para evitar tener que volver a ejecutar el código nos podemos fijar en que todas las celdas comienzan por In[] y los resultados por Out[]. Lo que hace referencia a dos variables de IPython en las que se guardan respectivamente las entradas y salidas de todas las celdas ejecutadas. Así para recuperar el resultado de una celda en Jupyter solamente se debe escribir en la siguiente celda Out[1].

Faker en Python: qué es, para qué sirve y cómo generar datos sintéticos realistas
En Analytics Lane
Faker en Python: qué es, para qué sirve y cómo generar datos sintéticos realistas

Se puede obtener y asignar el resultado de una celda de Jupyter a una variable
Se puede obtener y asignar el resultado de una celda de Jupyter a una variable

En un caso genérico solamente se debe reemplazar 1 por el valor de la celda que se desea recuperar.

Publicidad


Recuperar el código de una celda

Otra utilidad de este conjunto de variables de IPython es la posibilidad de recuperar el código de una celda. Incluso aquellas que se han borrado del Notebook. De forma análoga a como se ha realizado anteriormente se puede acceder al contenido de In para obtener el código que se ha ejecutado anteriormente.

Se puede obtener el código de una celda de Jupyter a partir de la variable In
Se puede obtener el código de una celda de Jupyter a partir de la variable In

Las variables In y Out de IPython

En base a lo visto es importante no definir elementos con los nombres In o Out cuando se está trabajando con IPython, tanto en un Notebook como en la terminal. Aunque se puede seguir trabajando después de definir los elementos, se pierde una importante herramienta para revisar todo el trabajo.

Publicidad


Conclusiones

Las variables In y Out son dos propiedades de IPython que nos pueden ahorrar mucho tiempo cuando se trabaja en un Notebook. Permitiendo recuperar tanto el código como el resultado de una celda en Jupyter, incluso de aquellas que se han borrado. Con lo que es posible evitar la necesidad de ejecutar varias veces el mismo código o incluso recuperar códigos o resultados eliminados.

Imagen de Dave Francis en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

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?

Publicaciones relacionadas

  • Faker en Python: qué es, para qué sirve y cómo generar datos sintéticos realistas
  • Probabilidades y tests: por qué un resultado positivo no significa lo que crees
  • JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • Roles en ciencia de datos: Guía completa de perfiles técnicos
  • Exactitud, precisión, recall… qué mide realmente cada métrica (y qué no)
  • Hardening de SSH en Rocky Linux 9: cómo desactivar KEX débiles y reforzar la seguridad
  • Nueva herramienta en Analytics Lane: generador de contraseñas seguras y frases de contraseña
  • Hardening de NGINX en 2026: configuración segura básica paso a paso

Publicado en: Python Etiquetado como: IPython, Jupyter

Interacciones con los lectores

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

Hardening de NGINX en 2026: configuración segura básica paso a paso

marzo 12, 2026 Por Daniel Rodríguez

Nueva herramienta en Analytics Lane: generador de contraseñas seguras y frases de contraseña

marzo 10, 2026 Por Daniel Rodríguez

Hardening de SSH en Rocky Linux 9: cómo desactivar KEX débiles y reforzar la seguridad

marzo 5, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Cómo calcular el tamaño de la muestra para encuestas publicado el septiembre 9, 2025 | en Ciencia de datos
  • Panel de widgets de Windows 11 mostrando noticias destacadas y clima. Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración publicado el junio 26, 2025 | en Herramientas
  • Identificar y eliminar duplicados en Excel publicado el marzo 13, 2019 | en Herramientas
  • Hoja en la que se puede obtener el último valor de una columna en Excel Obtener el último valor de una columna en Excel publicado el mayo 5, 2021 | en Herramientas
  • Trabajar con datos faltantes con Seaborn publicado el agosto 29, 2023 | en Python

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

4.5 (10)

Diferencias entre var y let en JavaScript

Publicidad

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