Añadir una nueva columna en Pandas

Para añadir una columna a un DataFrame en Pandas, se puede seguir el siguiente proceso:

1. Creación de la nueva columna: Para añadir una columna, simplemente se asigna un valor a una nueva columna con un nuevo nombre que creará esta columna en el DataFrame.
2. Sintaxis: Se puede utilizar la siguiente sintaxis para añadir una columna en Pandas:

«`python
import pandas as pd

data = {‘A’: [1, 2, 3],
‘B’: [‘a’, ‘b’, ‘c’]}

df = pd.DataFrame(data)

df[‘Nueva_Columna’] = [10, 20, 30]
«`

En este ejemplo, se añade una nueva columna llamada ‘Nueva_Columna’ con los valores 10, 20 y 30 al DataFrame.

Si se desea añadir una columna con valores calculados a partir de otras columnas, se puede utilizar funciones de Pandas o lambdas para hacerlo de manera eficiente. Por ejemplo:

«`python
df[‘Columna_Calculada’] = df[‘A’] * 2 + 5
«`

Este código añade una nueva columna llamada ‘Columna_Calculada’ que se calcula a partir de la columna ‘A’ con la fórmula: el doble de ‘A’ más 5.

Finalmente, es importante mencionar que al añadir una nueva columna al DataFrame en Pandas, se mantienen las filas existentes y se agrega la nueva columna al final del DataFrame, lo que permite ampliar y enriquecer los datos de manera sencilla.

La función LOC en Python se utiliza para seleccionar un grupo de filas y columnas de un dataframe. Esta función pertenece a la librería Pandas y su nombre es una abreviatura de «locate».

Cómo utilizarla: Para usar la función loc, se debe especificar fila o filas a seleccionar, seguido de una coma y las columnas deseadas. Además, se pueden aplicar condiciones lógicas para filtrar el DataFrame.

Cuándo utilizarla: La función loc es útil cuando se necesita acceder a datos específicos dentro de un DataFrame, basándose en etiquetas o condiciones.

A continuación, se presenta un ejemplo de cómo utilizar la función loc en Python:

import pandas as pd

data = {'Nombre': ['Ana', 'Carlos', 'David', 'Elena'],
        'Edad': [25, 31, 37, 29],
        'Ciudad': ['Madrid', 'Barcelona', 'Sevilla', 'Valencia']}

df = pd.DataFrame(data)

# Seleccionar la fila con etiqueta 1 y las columnas Nombre y Ciudad
resultado = df.loc[1, ['Nombre', 'Ciudad']]
print(resultado)

En este ejemplo, se utiliza la función loc para seleccionar la fila con etiqueta 1 y las columnas ‘Nombre’ y ‘Ciudad’ del DataFrame.

Pandas es una de las bibliotecas de Python más utilizadas para el análisis de datos, y una de las tareas más comunes al trabajar con conjuntos de datos es mostrar columnas. A continuación, se presenta una guía útil sobre cómo realizar esta operación.

Cómo mostrar columnas en Pandas:

En Pandas, para mostrar columnas de un DataFrame, puedes utilizar varias opciones:

• Mostrar todas las columnas: Utiliza el método pd.set_option('display.max_columns', None) para mostrar todas las columnas del DataFrame sin truncar.
• Seleccionar columnas específicas: Puedes elegir mostrar solo ciertas columnas utilizando la sintaxis df[['columna1', 'columna2']].
• Visualización más clara: Si deseas una visualización más clara de las columnas, puedes transponer el DataFrame con df.T.

Además, puedes utilizar métodos como head() y tail() para mostrar las primeras y últimas filas del DataFrame, respectivamente, lo que te dará una idea rápida de la estructura de los datos que estás manipulando.

Ejemplo de cómo mostrar columnas en Pandas:

import pandas as pd

# Crear un DataFrame de ejemplo
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# Mostrar todas las columnas del DataFrame
pd.set_option('display.max_columns', None)
print(df)

# Seleccionar solo las columnas 'A' y 'B'
print(df[['A', 'B']])

# Transponer el DataFrame
print(df.T)

Con estos métodos, podrás visualizar de manera efectiva las columnas de tu DataFrame en Pandas, lo que te ayudará a comprender mejor tus datos y realizar análisis de manera más eficiente.