• 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
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • 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
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ 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

Pandas: Obtener el nombre de las columnas y filas en Pandas

Pandas

diciembre 7, 2020 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

pandas

En esta pequeña entrada vamos a ver cómo se pueden obtener el nombre de las columnas y filas en Pandas. Una tarea que parece trivial, pero es importante cuando se importan datos desde archivos externos.

Creación de un DataFrame

Para obtener el nombre de las columnas y filas en un DataFrame Pandas es necesario disponer de una en memoria. En esta ocasión crearemos manualmente el DataFrame partiendo de un diccionario y agregando a este una lista con los índices.

import pandas as pd

users = {'first_name': ['Montgomery', 'Dagmar', 'Reeba', 'Shalom', 'Broddy', 'Aurelia'],
         'last_name': ['Humes', 'Elstow', 'Wattisham', 'Alen', 'Keningham', 'Brechin'],
         'age': [27, 41, 29, 29, 21, 33],
         'gender': ['Male', 'Female', 'Female', 'Male', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(users, index=['a', 'b', 'c' , 'd' , 'e' , 'f'])
   first_name  last_name  age  gender
a  Montgomery      Humes   27    Male
b      Dagmar     Elstow   41  Female
c       Reeba  Wattisham   29  Female
d      Shalom       Alen   29    Male
e      Broddy  Keningham   21    Male
f     Aurelia    Brechin   33  Female

Tal como se puede ver en el ejemplo, los índices de un DataFrame Pandas pueden también pueden ser de tipo texto. No siendo obligatoriamente valores numéricos correlativos.

Cómo Proyectar Cuándo Alcanzarás la Independencia Financiera
En Analytics Lane
Cómo Proyectar Cuándo Alcanzarás la Independencia Financiera

Obtener el nombre de las columnas de DataFrame

Ahora para obtener el nombre de las columnas de un DataFrame se puede obtener mediante la propiedad columns.values. Una propiedad que tienen todos los objetos de este tipo. Así se puede cargar en una variable utilizando el código.

columns_names = df.columns.values
array(['first_name', 'last_name', 'age', 'gender'], dtype=object)

Nótese que la variable columns_names es un array de NumPy. Si se desea tener los nombres en una lista el objeto se puede convertir fácilmente mediante el siguiente código.

columns_names_list = list(columns_names)
['first_name', 'last_name', 'age', 'gender']

También es posible acceder al nombre de una columna en concreto. Dado que las columnas son array de NumPy, solamente se debe indicar entre corchetes la posición de la columna.

df.columns.values[1]
'last_name'

Obtener el nombre de las filas del DataFrame

Para obtener el nombre de las filas el proceso es análogo al anterior. Pero utilizando la propiedad index.values que también se encuentra en todos los DataFrames de Pandas. De este modo se puede obtener un array de NumPy con los valores de las filas mediante el comando.

row_names = df.index.values
array(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], dtype=object)

Al igual que en el caso de las columnas, es posible convertir este objeto en una lista de Python (list(df.index.values)). Por otro lado, si solamente se desea acceder al nombre de una fila se puede acceder directamente a estas como cualquier otro array de NumPy.

df.index.values[3]
d

Conclusiones

En esta entrada se ha visto cómo se pueden obtener el nombre de las columnas y filas en Pandas. Tarea que nos puede ayudar a la hora de importar datos desde diferentes archivos.

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 4 / 5. Votos emitidos: 5

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

  • Cómo Proyectar Cuándo Alcanzarás la Independencia Financiera
  • Migrar tslane a un paquete dual CommonJS y ESM con tsup y Vitest
  • Cómo construir tu primer scorecard paso a paso
  • Docker Compose: el día a día. Cómo ver qué funciona y qué no
  • Cómo Verificar la Normalidad de tus Datos antes de un Test Estadístico
  • Cómo Elegir el Test de Hipótesis Correcto para tus Datos
  • Qué significa realmente “calidad de datos”
  • Cómo Detectar Pseudo-IDs y Data Leakage en el Constructor de Scorecards
  • Tuplas vs Listas en Python: parecen lo mismo, pero no

Publicidad

Publicado en: Python Etiquetado como: Pandas

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

Cómo Proyectar Cuándo Alcanzarás la Independencia Financiera

octubre 27, 2026 Por Daniel Rodríguez

Cómo Elegir el Test de Hipótesis Correcto para tus Datos

octubre 22, 2026 Por Daniel Rodríguez

Tuplas vs Listas en Python: parecen lo mismo, pero no

octubre 20, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • Creación de gráficos de barras y gráficos de columnas con Seaborn publicado el julio 18, 2023 | en Python
  • Copiar y pegar Activar copiar y pegar en VirtualBox publicado el mayo 1, 2019 | en Herramientas
  • Cómo resolver ‘TypeError: unsupported operand type(s)’ en Python publicado el marzo 10, 2025 | en Python
  • El método de Laguerre e implementación en Python publicado el abril 14, 2023 | 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

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Hatepi en Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no

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