Añade una columna vacía a tu marco de datos de pandas en Python

Tabla de Contenidos

1. Introducción
2. Importando la biblioteca de pandas y creando un marco de datos de ejemplo
3. Añadir una columna vacía a un marco de datos de pandas
4. Añadir una columna con valores NaN a un marco de datos de pandas
5. Conclusión

1. Introducción

En este video, aprenderemos cómo agregar una columna vacía a un marco de datos de pandas en el lenguaje de programación Python. Veremos dos ejemplos: uno en el que la columna vacía contiene cadenas de caracteres vacías y otro en el que la columna contiene valores NaN.

2. Importando la biblioteca de pandas y creando un marco de datos de ejemplo

Antes de comenzar, debemos asegurarnos de tener instalada la biblioteca de pandas en nuestro entorno de Python. Podemos importarla utilizando la siguiente línea de código:

import pandas as pd

Una vez que hayamos importado pandas, podemos crear un marco de datos de ejemplo utilizando el constructor DataFrame. Veamos un ejemplo:

data = pd.DataFrame({'x1': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
                     'x2': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70],
                     'x3': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700]})
print(data)

El resultado de este código será un marco de datos con 7 filas y 3 columnas. Las columnas se llaman "x1", "x2" y "x3" respectivamente.

3. Añadir una columna vacía a un marco de datos de pandas

Si queremos agregar una columna vacía a nuestro marco de datos, podemos utilizar el siguiente código:

copy_data = data.copy()
copy_data['new_column'] = ''
print(copy_data)

Al ejecutar estas líneas de código, se imprimirá el nuevo marco de datos debajo del código. Observarás que el nuevo marco de datos contiene los mismos valores que el marco de datos original, pero también contiene una columna adicional llamada "new_column" que contiene cadenas de caracteres vacías.

4. Añadir una columna con valores NaN a un marco de datos de pandas

En lugar de agregar una columna vacía, también es posible agregar una columna que contenga solo valores NaN. Veamos cómo hacerlo:

data_new2 = data.copy()
data_new2['new_column'] = float('nan')
print(data_new2)

Después de ejecutar estas dos líneas de código, se creará un nuevo marco de datos llamado "data_new2" y podremos imprimirlo debajo del código usando la función de impresión. Verás que este marco de datos también contiene los mismos valores que el marco de datos original, pero la columna "new_column" contiene solo valores NaN.

5. Conclusión

En este video, aprendimos cómo agregar una columna vacía o una columna con valores NaN a un marco de datos de pandas en Python. Espero que esta explicación haya sido clara y útil para ti. Si deseas obtener más detalles sobre este tema, puedes consultar mi página web, statisticsglobe.com.

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Resumen del Artículo

• Aprende cómo añadir una columna vacía o con valores NaN a un marco de datos de pandas en Python.
• Importa la biblioteca de pandas y crea un marco de datos de ejemplo.
• Añadir una columna vacía utilizando el constructor DataFrame y la función copy().
• Añadir una columna con valores NaN utilizando la función float('nan').
• Observa los resultados y las diferencias entre los marcos de datos originales y los marcos de datos modificados.

Preguntas Frecuentes

1. ¿Qué es un marco de datos en pandas? Un marco de datos en pandas es una estructura de datos bidimensional que se utiliza para almacenar y manipular datos en Python. Se compone de columnas y filas, al igual que una hoja de cálculo.

2. ¿Cuáles son algunas otras funciones útiles en pandas? Pandas ofrece una amplia gama de funciones para la manipulación y análisis de datos. Algunas de las más utilizadas incluyen head(), tail(), info(), describe(), groupby(), merge(), entre otras.

3. ¿Puedo eliminar una columna de un marco de datos de pandas? Sí, puedes eliminar una columna de un marco de datos utilizando la función drop(). Por ejemplo, si quieres eliminar la columna "x2" de nuestro marco de datos "data", puedes usar el siguiente código: data.drop('x2', axis=1, inplace=True).

4. ¿Se pueden agregar filas a un marco de datos de pandas? Sí, puedes agregar filas a un marco de datos utilizando la función append(). Por ejemplo, si quieres agregar una fila al final de nuestro marco de datos "data", puedes usar el siguiente código: data = data.append({'x1': 8, 'x2': 80, 'x3': 800}, ignore_index=True).

5. ¿Cuál es la diferencia entre una lista y un marco de datos en Python? Una lista en Python es una estructura de datos unidimensional que puede contener elementos de diferentes tipos, mientras que un marco de datos en pandas es una estructura bidimensional que organiza los datos en columnas y filas. Además, un marco de datos ofrece muchas funciones y métodos especiales para el análisis y manipulación de datos."""