CiberSabioAprender a agregar filas a un DataFrame en Pandas mediante el método `append()` es fundamental para ampliar y manipular nuestros conjuntos de datos de forma eficiente. ¡Descubre cómo potenciar tus habilidades en análisis de datos con esta poderosa herramienta!
Creando una fila en Python
Creando una fila en Python se refiere a la manera de generar una serie de elementos ordenados en una única dimensión. En Python, una fila puede representarse de diferentes formas dependiendo de la estructura de datos que se utilice. Algunas de las estructuras comunes para crear una fila en Python son las siguientes:
| Estructura de Datos | Características |
|---|---|
| Lista | Permite almacenar elementos de diferentes tipos y modificarlos |
| Tupla | Similar a una lista pero inmutable, es decir, sus elementos no pueden modificarse |
| Array de numpy | Estructura optimizada para cálculos numéricos eficientes en Python |
Además, se pueden crear filas utilizando bucles como `for` para recorrer una secuencia de elementos y añadirlos a una estructura, por ejemplo una lista.
Algunos ejemplos de código para crear filas en Python podrían ser:
- Utilizar una lista:
fila = [1, 2, 3, 4, 5] - Crear una fila con un bucle for:
fila = [valor for valor in range(1, 6)] - Usar un array de numpy:
import numpy as np
fila = np.
Función LOC en Python: cómo y cuándo utilizarla
Para utilizar la función LOC en Python, es necesario importar el módulo os y luego utilizar la función loc() que proporciona. Por ejemplo:
import os
def loc(file_path):
with open(file_path, 'r') as file:
lines = file.readlines()
return len(lines)
print(loc('mi_archivo.py'))
Es importante tener en cuenta que la función LOC en Python cuenta todas las líneas físicas del archivo, incluyendo líneas en blanco y comentarios. Por lo tanto, el resultado puede variar dependiendo de cómo esté estructurado el archivo.
Eliminar filas de un DataFrame de Python pandas según una condición
Por ejemplo, si tenemos el DataFrame `df` con la columna «edad» y queremos eliminar todas las filas donde la edad es menor que 18, podríamos hacer lo siguiente:
«`python
df = df.drop(df[df[‘edad’]
En resumen, hacer uso del método `append()` en Pandas nos permite incorporar nuevas filas a un DataFrame de manera sencilla y eficiente. Esta función resulta útil para ampliar nuestros conjuntos de datos de forma dinámica.
