Añadir un DataFrame al final de otro DataFrame en Pandas

Unir dos conjuntos de datos (datasets) es un proceso común en el análisis de datos, ya que permite combinar la información de múltiples fuentes para obtener una visión más completa de los datos. A continuación, se presenta una guía paso a paso para unir dos datasets:

Paso 1: Identificar los datasets a unir. Es fundamental que ambos datasets tengan una columna común sobre la cual se puedan unir.

Paso 2: Cargar los datasets en el lenguaje de programación que estés utilizando. Esto puede hacerse, por ejemplo, con pandas en Python.

Paso 3: Verificar la estructura y el contenido de los datasets para asegurarse de que la unión se realizará de forma correcta.

Paso 4: Realizar la unión de los datasets. Para ello, es importante entender los diferentes tipos de uniones, como la unión interna, externa, izquierda y derecha.

Paso 5: Identificar la columna común sobre la que se realizará la unión. En pandas, por ejemplo, se puede utilizar el método merge especificando la columna clave.

• Unión Interna: Devuelve solo las filas que tienen un valor común en ambas tablas.
• Unión Externa: Devuelve todas las filas de ambas tablas, rellenando los valores faltantes con NaN.
• Unión Izquierda: Devuelve todas las filas de la tabla izquierda y las filas coincidentes de la tabla derecha.
• Unión Derecha: Devuelve todas las filas de la tabla derecha y las filas coincidentes de la tabla izquierda.

Además, es importante tener en cuenta el tipo de unión a realizar en función de la necesidad y el análisis que se vaya a realizar con los datos unidos.

En Pandas, para agregar columnas de un DataFrame a otro, podemos utilizar el método merge() o simplemente realizar una asignación utilizando corchetes y el nombre de la columna.

Método merge():

El método merge nos permite combinar dos DataFrames a través de una o varias columnas, creando un DataFrame resultante que incluye todas las columnas de ambos DataFrames. Para agregar columnas de un DataFrame A a otro DataFrame B, podemos utilizar el método merge de la siguiente forma:

nuevo_dataframe = dataframe_b.merge(dataframe_a[['columna1', 'columna2']], left_index=True, right_index=True)

Asignación directa:

Otra forma de agregar columnas de un DataFrame a otro es mediante la asignación directa de una columna de un DataFrame a una nueva columna en otro DataFrame. Esto se puede hacer de la siguiente manera:

dataframe_b['nueva_columna'] = dataframe_a['columna_existente']

Es importante tener en cuenta que al agregar columnas a un DataFrame, ambos DataFrames deben tener un índice en común, de lo contrario, los datos pueden no alinearse correctamente en el nuevo DataFrame resultante.

Agregar nueva fila a un DataFrame en pandas: Guía práctica

import pandas as pd

# DataFrame original
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)

# Nueva fila a agregar
new_row = {'A': 4, 'B': 'd'}

# Agregar la nueva fila al DataFrame
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df)

Para añadir un DataFrame al final de otro en Pandas, puedes utilizar concat() con el parámetro axis=0. Esto concatenará los DataFrames verticalmente. Luego, podrás despedirte con un DataFrame unido y completo. ¡Hasta pronto!