Añadir Columna a un DataFrame con Pandas - 5 Métodos
Índice de contenidos:
- Introducción
- Método 1: Pasar un nuevo column
- Método 2: Utilizar df.insert
- Método 3: Utilizar df.assign
- Método 4: Pasar un dataframe
- Método 5: Utilizar loc.dot.lock
- Pro y contras de los diferentes métodos
- Cómo añadir una columna derivada
- Cómo añadir datos nuevos
- Conclusión
Método 1: Pasar un nuevo column
Ahora veremos el primer método para añadir una nueva columna a un dataframe de pandas. Puedes hacerlo simplemente pasando un nuevo column al dataframe y asignándole un valor escalar o una lista de valores. Por ejemplo, si queremos añadir una columna llamada "día" que indique el día de la semana en que se visitó cada restaurante, podemos hacerlo de la siguiente manera:
import pandas as pd
# Crear el dataframe
data = {
'nombre': ['Restaurante A', 'Restaurante B', 'Restaurante C'],
'tipo': ['Comida rápida', 'Restaurante familiar', 'Restaurante de lujo'],
'factura_promedio': [10, 20, 30]
}
df = pd.DataFrame(data)
# Añadir la nueva columna
df['día'] = 'lunes'
print(df)
En este caso, hemos creado un dataframe con tres restaurantes y luego hemos añadido la columna 'día' asignándole el valor 'lunes'. Al imprimir el dataframe, podemos ver que la nueva columna ha sido añadida y todos los valores son 'lunes'.
Sin embargo, también es posible pasar una lista de valores en lugar de un valor escalar. Esto nos permite asignar diferentes valores a cada fila de la columna. Por ejemplo:
# Añadir una lista de valores a la columna 'día'
df['día'] = ['lunes', 'martes', 'miércoles']
print(df)
En este caso, hemos pasado una lista de valores que corresponde a cada fila del dataframe. Al imprimir el dataframe, podemos ver que la nueva columna 'día' contiene los valores 'lunes', 'martes' y 'miércoles', en ese orden.
Pros y contras del Método 1
El Método 1 es rápido y sencillo de utilizar. Permite añadir una nueva columna al final del dataframe de manera eficiente. Sin embargo, si se necesita insertar la columna en una posición específica dentro del dataframe, este método no es adecuado. Además, si se desea añadir una columna derivada de otras columnas del dataframe, es necesario utilizar otro método.
Continúa leyendo para descubrir otros métodos para añadir columnas a un dataframe de pandas.
Método 2: Utilizar df.insert
En el Método 2, utilizaremos el método df.insert para añadir una nueva columna a un dataframe de pandas. A diferencia del Método 1, este método nos permite especificar en qué posición deseamos insertar la columna dentro del dataframe.
import pandas as pd
# Crear el dataframe
data = {
'nombre': ['Restaurante A', 'Restaurante B', 'Restaurante C'],
'tipo': ['Comida rápida', 'Restaurante familiar', 'Restaurante de lujo'],
'factura_promedio': [10, 20, 30]
}
df = pd.DataFrame(data)
# Insertar una nueva columna en la posición 1
df.insert(loc=1, column='estrellas', value=[4, 5, 3])
print(df)
En este ejemplo, hemos insertado una nueva columna llamada 'estrellas' en la posición 1, entre las columnas 'nombre' y 'tipo'. La columna 'estrellas' contiene los valores [4, 5, 3], correspondientes a cada fila del dataframe.
Pros y contras del Método 2
El Método 2 nos permite insertar una nueva columna en una posición específica dentro del dataframe, lo cual puede ser útil en algunos casos. Sin embargo, este método requiere especificar la posición utilizando el parámetro loc, lo cual puede resultar incómodo si el dataframe tiene muchas columnas. Además, si se necesita añadir múltiples columnas al mismo tiempo, es necesario utilizar otro método.
Continúa leyendo para descubrir otros métodos para añadir columnas a un dataframe de pandas.
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Conclusión
En resumen, hemos explorado cinco métodos para añadir columnas a un dataframe de pandas. Cada método tiene sus ventajas y desventajas, por lo que es importante elegir el método que mejor se adapte a tus necesidades. El Método 1 y el Método 2 son los más utilizados y cubren la mayoría de los casos. Sin embargo, si necesitas añadir múltiples columnas a la vez, el Método 3 puede ser más conveniente. Si deseas añadir una columna derivada de otras columnas del dataframe, el Método 4 es la mejor opción. Por último, el Método 5 es la opción menos recomendada debido a su complejidad y falta de flexibilidad.
¡Espero que esta guía te haya sido útil para aprender a añadir columnas a un dataframe de pandas! ¡No dudes en dejarme cualquier duda o comentario que tengas!
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