Agregar datos a un dataframe de pandas puede parecer una tarea intimidante, pero no tiene por qué serlo. Sigue estos sencillos pasos y verás que es más fácil de lo que piensas.
РA̱adir una columna al dataframe
РA̱adir una fila al dataframe
– Combinar dos dataframes
¿Cómo agregar un elemento a un DataFrame Python?
¿Cómo agregar un elemento a un DataFrame Python?
Para agregar un elemento a un DataFrame Python, primero debe importar la biblioteca pandas:
import pandas as pd
A continuación, cree un DataFrame vacío utilizando el método DataFrame () de la biblioteca pandas:
df = pd.DataFrame()
Ahora, para agregar una columna al DataFrame, puede usar el método de columna de la biblioteca pandas:
df[‘columna1’] = ‘valor1’
De manera similar, puede agregar múltiples columnas al DataFrame utilizando el método de columna:
df[‘columna2’] = ‘valor2’
df[‘columna3’] = ‘valor3’
También puede agregar una fila al DataFrame utilizando el método de fila de la biblioteca pandas:
df.loc[0] = [‘valor1’, ‘valor2’, ‘valor3’]
De manera similar, puede agregar múltiples filas al DataFrame utilizando el método de fila:
df.loc[1] = [‘valor4’, ‘valor5’, ‘valor6’]
df.loc[2] = [‘valor7’, ‘valor8’, ‘valor9’]
Por último, puede imprimir el DataFrame para verificar los cambios:
print(df)
¿Cómo agregar una columna a un DataFrame en Python pandas?
1. Para agregar una columna a un DataFrame en Python pandas, necesitas usar el método loc.
2. El método loc te permite indexar el DataFrame usando la etiqueta de la fila y la columna.
3. Para agregar una columna, especifique la etiqueta de la columna y el valor que desea agregar.
4. El código para agregar una columna a un DataFrame en Python pandas sería el siguiente:
df.loc[:, 'new_column'] = new_values
5. Donde new_values es una lista de valores que se asignarán a la nueva columna.
¿Cómo agregar un DataFrame a otro DataFrame?
Paso 1:
En primer lugar, necesitas importar la biblioteca pandas como se muestra a continuación:
import pandas as pd
Paso 2:
A continuación, necesitas crear dos objetos de tipo DataFrame. Puedes hacer esto de la siguiente manera:
df1 = pd.DataFrame({«column1»: [1,2,3], «column2»: [4,5,6]})
df2 = pd.DataFrame({«column1»: [7,8,9], «column2»: [10,11,12]})
Paso 3:
Ahora, para agregar el DataFrame df2 al DataFrame df1, puede usar el método append de Pandas de la siguiente manera:
df1.append(df2)
¿Cómo armar un DataFrame pandas?
¿Cómo armar un DataFrame pandas?
Para importar pandas como pd, solo necesitas abrir tu terminal de IPython y escribir:
import pandas as pd
Esto le dará acceso a todas las funciones y métodos de la librería pandas.
Para leer los datos en un archivo CSV como un DataFrame, usaremos el método read_csv():
df = pd.read_csv(‘file.csv’)
Este método toma como argumento el nombre del archivo CSV que queremos leer, y devuelve un DataFrame pandas.
Para agregar columnas y filas al DataFrame, podemos usar el método add_column():
df.add_column(‘Nombre de la columna’, valores)
Este método toma como argumento el nombre de la columna que queremos agregar, y una lista de valores que queremos agregar a esa columna.
Para exportar el DataFrame a un archivo CSV, podemos usar el método to_csv():
df.to_csv(‘file.csv’)
Este método toma como argumento el nombre del archivo CSV que queremos crear, y devuelve una cadena de caracteres que contiene el contenido del DataFrame.
Agrega datos a tu dataframe de pandas con estos simple pasos
Es muy fácil agregar datos a un dataframe de pandas usando los siguientes pasos:
1. Primero, debes crear un dataframe vacío utilizando la función ‘pandas.DataFrame ()’.
2. A continuación, puedes agregar datos al dataframe utilizando la función ‘loc []’.
3. Finalmente, puedes guardar el dataframe en un archivo CSV utilizando la función ‘to_csv ()’.
Agregar datos a tu dataframe de pandas puede sonar simple, pero en realidad puede ser un gran dolor. Aquà hay algunas cosas a tener en cuenta:
-Asegúrese de que sus datos sean consistentes. Si está tratando de agregar una columna de datos a un dataframe, asegúrese de que todos los datos en esa columna sean del mismo tipo. De lo contrario, puede terminar con un dataframe lleno de datos inconsistentes.
-Los dataframes no soportan datos faltantes. Si tiene algunos datos faltantes en su dataframe, es posible que no pueda agregar nuevos datos a él.
-Los dataframes son sensibles a los tipos de datos. Si trata de agregar una columna de datos a un dataframe, asegúrese de que todos los datos en esa columna sean del mismo tipo. De lo contrario, puede terminar con un dataframe lleno de datos inconsistentes.
