Filtrar columnas de un DataFrame en Python que contienen una cadena

En Python, para visualizar las columnas de un DataFrame, generalmente se utiliza la librería pandas. Un DataFrame es una estructura de datos tabular bidimensional con filas y columnas etiquetadas.

Para ver las columnas de un DataFrame en Python, se puede emplear el atributo columns o la función head():

• Utilizando el atributo columns, puedes obtener una lista de las etiquetas o nombres de las columnas en el DataFrame.
• La función head() permite mostrar las primeras filas del DataFrame, lo que incluye una vista de las columnas y sus respectivos valores.

Si estamos trabajando con un DataFrame llamado df, podríamos visualizar las columnas de la siguiente manera:

import pandas as pd

# Crear un DataFrame de ejemplo
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# Visualizar las columnas utilizando el atributo columns
print(df.columns)

# Visualizar las primeras filas del DataFrame con la función head()
print(df.head())

Además, se pueden utilizar otras funciones como info() para obtener información sobre las columnas, tipos de datos y valores no nulos en el DataFrame.

Para acceder a los elementos de un DataFrame en pandas, se pueden seguir algunas estrategias clave:

1. Acceder a columnas: Se puede acceder a una columna en particular utilizando la etiqueta de la columna como un atributo del DataFrame. Por ejemplo, df['columna'] o df.columna.
2. Acceder a filas: Se pueden acceder a las filas mediante el uso de métodos como iloc o loc. Por ejemplo, df.iloc[0] para acceder a la primera fila.
3. Acceder a elementos específicos: Para acceder a un valor específico en una celda, se puede utilizar la combinación de fila y columna. Por ejemplo, df.at[0,'columna'] para acceder al valor de la primera fila en una columna específica.

Es importante tener en cuenta que al trabajar con DataFrames, se pueden aplicar filtros, condiciones y funciones para acceder a los datos de manera más precisa.

Además, se pueden realizar operaciones en los datos accedidos, como realizar cálculos, modificaciones o visualizaciones para el análisis de datos.

El propósito de la función LOC en Python es contar el número de líneas de código físicas en un fichero o proyecto.

• Se utiliza principalmente para medir la complejidad y tamaño de un programa o script en Python.
• La función LOC no es una función nativa en Python, sino que comúnmente se implementa como una función personalizada en un script específico para ese propósito.
• El cálculo del número de líneas de código a menudo excluye líneas en blanco y comentarios, centrándose en las líneas que contienen realmente código ejecutable.

El siguiente es un ejemplo de cómo se podría implementar una función LOC en Python:

def count_lines_of_code(file_path):
    count = 0
    with open(file_path, 'r') as file:
        for line in file:
            if line.strip() and not line.strip().startswith('#'):
                count += 1
    return count

Este sería un ejemplo básico que cuenta únicamente las líneas que no están en blanco y que no comienzan con el símbolo de comentario ‘#’.

Recuerda que la función LOC en Python no está definida por defecto en el lenguaje, por lo que su implementación puede variar dependiendo de las necesidades del usuario.