Agregar nueva columna al marco de datos existente en Pandas [2022]

Python, un lenguaje de programación interpretado, de propósito general y de alto nivel, se ha convertido recientemente en un lenguaje informático fenomenal debido a su vasta colección de bibliotecas y su naturaleza fácil de implementar. La popularidad de Python dio un salto enorme con la implementación de la ciencia de datos y el análisis de datos. Hay miles de bibliotecas que se pueden integrar con Python para que funcione en cualquier vertical de manera eficiente.

Pandas es una de esas bibliotecas de análisis de datos diseñada explícitamente para que Python realice la manipulación y el análisis de datos. La biblioteca de Pandas consta de estructuras de datos y operaciones específicas para manejar tablas numéricas, analizar datos y trabajar con series temporales. En este artículo, conocerá cómo agregar columnas a DataFrame en Pandas que ya existe.

Leer: Pandas Dataframe Astype

¿Qué es DataFrame?

Antes de saber cómo agregar una nueva columna al DataFrame existente , primero echemos un vistazo a los DataFrames en Pandas . DataFrame es una estructura de datos mutable en forma de matriz bidimensional que puede almacenar valores heterogéneos con ejes etiquetados (filas y columnas). DataFrame es una estructura de datos donde los datos permanecen almacenados en un arreglo lógico de forma tabular (filas y columnas que se cruzan). Los tres componentes principales de un DataFrame son filas, columnas y datos. Crear un DataFrame en Python es muy fácil.

importar pandas como pd

l = ['Esto', 'es', 'un', 'Lista', 'preparando', 'para', 'Marco de datos']

datfr = pd.DataFrame(l)

imprimir (datfr)

El programa anterior creará un DataFrame de 7 filas y una columna.

¿Cómo agregar columnas a marcos de datos existentes?

Hay varias formas de agregar nuevas columnas a un DataFrame en Pandas . Ya hemos recopilado una idea de cómo crear un DataFrame básico utilizando la biblioteca de Pandas . Preparemos ahora una biblioteca ya existente y trabajemos en ella.

importar pandas como pd

# Definir un diccionario que contenga datos de Profesionales

datfr = {'Nombre': ['Karl', 'Gaurav', 'Ray', 'Mimo'],

'Altura': [6.2, 5.7, 6.1, 5.9],

'Designación': ['Científico', 'Profesor', 'Analista de datos', 'Analista de seguridad']}

df = pd.DataFrame(datfr)

imprimir (df)

Producción:

Leer: Tutorial de Python Pandas

Técnica 1: Método insert()

Ahora, para agregar nuevas columnas al DataFrame existente, debemos usar el método insert(). Antes de implementar el método insert(), infórmenos sobre su funcionamiento. DataFrame.insert() permite agregar una columna en cualquier posición que desee el analista de datos. También acomoda varias posibilidades para inyectar los valores de la columna. Los programadores pueden especificar el índice para inyectar la columna de datos en esa posición en particular.

importar pandas como pd

# Definir un diccionario que contenga datos de Profesionales

datfr = {'Nombre': ['Karl', 'Gaurav', 'Ray', 'Mimo'],

'Altura': [6.2, 5.7, 6.1, 5.9],

'Designación': ['Científico', 'Profesor', 'Analista de datos', 'Analista de seguridad']}

df = pd.DataFrame(datfr)

df.insert(3, “Edad”, [40, 33, 27, 26], Verdadero)

imprimir (df)

Agregará la columna 'Edad' en la tercera posición del índice como se define en el método insert() como primer parámetro.

Técnica 2: método de asignación ()

Otro método para agregar una columna a DataFrame es usar el método de asignación () de la biblioteca de Pandas. Este método utiliza un enfoque diferente para agregar una nueva columna al DataFrame existente. Dataframe.assign() creará un nuevo DataFrame junto con una columna. Luego lo agregará al DataFrame existente.

importar pandas como pd

datfr = {'Nombre': ['Karl', 'Gaurav', 'Ray', 'Mimo'],

'Altura': [6.2, 5.7, 6.1, 5.9],

'Designación': ['Científico', 'Profesor', 'Analista de datos', 'Analista de seguridad']}

dfI = pd.DataFrame(datfr)

dfII = dfI.assign(Ubicación = ['Noida', 'Ámsterdam', 'Cambridge', 'Bangaluru'])

imprimir (dfII)

PRODUCCIÓN:

Técnica 3: Creación de una nueva lista como columna

El último método que los programadores pueden usar para agregar una columna a DataFrame es generar una nueva lista como una columna de datos separada y agregar la columna al DataFrame existente.

importar pandas como pd

datfr = {'Nombre': ['Karl', 'Gaurav', 'Ray', 'Mimo'],

'Altura': [6.2, 5.7, 6.1, 5.9],

'Designación': ['Científico', 'Profesor', 'Analista de datos', 'Analista de seguridad']}

df = pd.DataFrame(datfr)

loc = ['Noida', 'Ámsterdam', 'Cambridge', 'Bangaluru']

df['Ubicación'] = loc

imprimir (df)

PRODUCCIÓN:

Pago: preguntas de la entrevista de pandas

Conclusión

Los analistas de datos realizan una operación principal para agregar un conjunto adicional de datos en forma de columnas. Existen diferentes enfoques que un analista de datos o un programador pueden usar para agregar una nueva columna a un DataFrame existente en Pandas. Estos métodos harán que los programadores sean útiles para agregar columnas de datos en cualquier momento mientras analizan los datos de Pandas.

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