Python Pandas – Filtrar números pares

Cómo filtrar números pares en Pandas usando condiciones booleanas

¡Hola, desarrolladores! En el análisis de datos es súper común que necesitemos aislar información bajo reglas específicas. Hoy resolveremos un problema clásico de forma muy limpia: extraer los números pares de una Serie de Pandas mediante el uso de máscaras o condiciones booleanas.

El Código Completo

Python

import pandas as pd

# 1. Crear la serie con los datos originales
valores = pd.Series([18, 22, 7, 9, 15, 8])

# 2. Guardar la condición en una variable booleana
condicion_valores_pares = (valores % 2 == 0)

# 3. Aplicar la condición para filtrar la serie
valores_filtrados = valores[condicion_valores_pares]

# Mostramos el resultado final
print(valores_filtrados)

¿Cómo funciona este método? 🕵️‍♂️

El secreto de este ejercicio está en separar la condición del filtrado final:

1. La Condición (valores % 2 == 0): Usamos el operador módulo % que calcula el residuo de la división. Si un número dividido entre 2 da como residuo 0, es par. Al guardarlo en condicion_valores_pares, Pandas crea una serie interna llena de True y False.
2. El Filtro (valores[...]): Al pasarle nuestra variable condicional entre los corchetes, Pandas descarta automáticamente los índices con False (los impares) y conserva únicamente los True.

Resultado en Consola:

Plaintext

0    18
1    22
5     8
dtype: int64

💡 Un detalle importante: Como puedes ver en el resultado, los índices originales (0, 1 y 5) se mantienen intactos tras el filtrado, lo que te permite saber exactamente de qué posición de tu lista provenía cada número par.