Agrega nuevas columnas a tus dataframes con Pandas

Agrega nuevas columnas a tus dataframes con Pandas

Tabla de contenidos:

1. Introducción
2. Tres formas de agregar columnas a los data frames con pandas 2.1. Agregar columnas usando una lista de Python 2.2. Usar la función insert para agregar columnas en una posición específica 2.3. Usar la función assign para crear un nuevo data frame con la nueva columna
3. Conclusiones

🔴 Introducción

En este video, aprenderemos tres formas diferentes de agregar columnas a los data frames utilizando la biblioteca de Python, pandas. Agregar columnas a un data frame es una tarea común en el análisis de datos y es útil para diversas operaciones, como calcular la suma de dos columnas o agregar información adicional.

🔴 Tres formas de agregar columnas a los data frames con pandas

🔵 2.1. Agregar columnas usando una lista de Python

Una de las formas más sencillas de agregar columnas a un data frame es utilizando una lista de Python. Esta opción es adecuada cuando se trabaja con conjuntos de datos pequeños. Por ejemplo, si queremos agregar una columna de género a nuestro data frame, podemos crear una lista con los valores correspondientes y luego asignarla a la columna "género" del data frame.

import pandas as pd

my_df = pd.DataFrame({'nombre': ['Juan', 'María', 'Pedro'],
                      'edad': [25, 30, 35]})
genero = ['hombre', 'mujer', 'hombre']

my_df['género'] = genero

🔵 2.2. Usar la función insert para agregar columnas en una posición específica

A veces, es necesario agregar una columna en una posición específica del data frame, en lugar de simplemente al final. Para lograr esto, podemos utilizar la función insert de pandas. Esta función permite especificar el índice de la columna en la que queremos insertar los datos, así como el nombre de la columna y los valores que queremos asignar.

import pandas as pd

my_df = pd.DataFrame({'nombre': ['Juan', 'María', 'Pedro'],
                      'edad': [25, 30, 35]})
adoptado = [True, False, True]

my_df.insert(1, 'adoptado', adoptado)

🔵 2.3. Usar la función assign para crear un nuevo data frame con la nueva columna

La tercera opción que veremos es utilizar la función assign de pandas. Esta función crea un nuevo data frame a partir del original e agrega una nueva columna. Esto es útil cuando queremos mantener el data frame original sin cambios y trabajar con una copia modificada.

import pandas as pd

my_df = pd.DataFrame({'nombre': ['Juan', 'María', 'Pedro'],
                      'edad': [25, 30, 35]})

my_df2 = my_df.assign(adoptado=[True, False, True])

🔴 Conclusiones

En este video, hemos aprendido tres formas diferentes de agregar columnas a los data frames con pandas. Podemos utilizar una lista de Python, la función insert o la función assign de pandas, dependiendo de nuestras necesidades y preferencias. Agregar columnas es una tarea común en el análisis de datos y estas opciones nos brindan flexibilidad y facilidad de uso para realizar esta tarea.

Espero que esta información te haya sido útil. Si tienes alguna pregunta, no dudes en dejar un comentario. ¡Hasta la próxima!

Pros:

• Los tres métodos presentados son fáciles de entender y aplicar.
• El uso de listas de Python permite agregar columnas de forma rápida en conjuntos de datos pequeños.
• La función insert ofrece mayor control sobre la posición de la columna agregada.
• La función assign crea un nuevo data frame con la nueva columna, preservando el original sin cambios.

Contras:

• Los métodos presentados pueden no ser eficientes para conjuntos de datos grandes, ya que requieren crear nuevas listas o data frames.
• El método de utilizar una lista puede volverse tedioso si se tienen muchas filas o se requiere más complejidad en los valores de la columna agregada.

Destaques:

• Aprendimos tres formas diferentes de agregar columnas a los data frames con pandas.
• La opción más sencilla es utilizar una lista de Python para agregar columnas.
• La función insert permite agregar columnas en una posición específica del data frame.
• La función assign crea un nuevo data frame con la nueva columna, preservando el original sin cambios.

Preguntas frecuentes:

1. ¿Puedo utilizar otros tipos de datos en las listas al agregar columnas? Sí, puedes utilizar diversos tipos de datos en las listas, como strings, números, booleanos, entre otros.

2. ¿Es posible agregar varias columnas al mismo tiempo utilizando estas opciones? Sí, puedes agregar varias columnas en una sola operación utilizando estas opciones.

Recursos:

• Documentación oficial de pandas: https://pandas.pydata.org/docs/
• Código fuente del video: [enlace al código fuente]