Cómo crear una nueva columna en pandas

En Pandas, para crear una columna en un DataFrame, puedes seguir los siguientes pasos:

1. Usando una lista: Puedes crear una nueva columna asignando una lista de valores a una clave que aún no exista en el DataFrame.
2. Usando una columna existente: Puedes crear una nueva columna a partir de los valores de una columna existente o aplicando una función a otra columna. Por ejemplo:

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [10, 20, 30, 40]}

df = pd.DataFrame(data)

# Crear una nueva columna 'C' a partir de la suma de 'A' y 'B'
df['C'] = df['A'] + df['B']
print(df)

En este caso, se crea la columna ‘C’ sumando los valores de las columnas ‘A’ y ‘B’.

Recuerda que para añadir una nueva columna en Pandas, simplemente asignas valores a un nuevo nombre de columna en el DataFrame existente.

En Pandas, aplicar una función a una columna es una tarea común y útil para manipular y transformar datos en un DataFrame. Para llevar a cabo esta acción, puedes utilizar el método apply() de Pandas.

El método apply() permite aplicar una función a una columna especificada de un DataFrame, fila por fila o elemento por elemento, devolviendo un nuevo objeto con los resultados.

Para aplicar una función a una columna en Pandas, sigue estos pasos:

1. Define la función que deseas aplicar a la columna.
2. Utiliza el método apply() junto con la función definida para aplicarla a la columna deseada.

Es importante recordar que la función que se aplica con apply() puede ser una función integrada de Python, una función lambda o una función definida por el usuario.

Veamos un ejemplo para aplicar una función a una columna en Pandas:

import pandas as pd

# Creamos un DataFrame de ejemplo
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# Definimos una función que multiplica por 2
def multiplicar_por_dos(x):
    return x * 2

# Aplicamos la función a la columna 'A'
df['A'] = df['A'].apply(multiplicar_por_dos)

print(df)
  

Conclusión: Aplicar una función a una columna en Pandas es una técnica esencial para la manipulación de datos, lo que permite realizar transformaciones personalizadas en los DataFrames de manera eficiente y sencilla.

Mostrar columnas en Pandas es una tarea común al trabajar con datos en Python. Pandas es una biblioteca de código abierto que proporciona estructuras de datos de alto rendimiento y herramientas de análisis de datos. A continuación, se presenta una guía práctica sobre cómo mostrar columnas en Pandas:

1. Seleccionar una columna específica:

Para seleccionar una columna específica en Pandas, se puede hacer referencia a ella por su nombre utilizando corchetes simples o mediante la notación de punto. Por ejemplo, si se tiene un DataFrame llamado df, y se desea mostrar la columna ‘columna_1’, se puede hacer de la siguiente manera:

df['columna_1']
# o
df.columna_1

2. Mostrar múltiples columnas:

Para mostrar múltiples columnas de un DataFrame en Pandas, se pueden pasar los nombres de las columnas deseadas en una lista dentro de los corchetes. Por ejemplo, si se quieren mostrar las columnas ‘columna_1’ y ‘columna_2’, se hace de la siguiente manera:

df[['columna_1', 'columna_2']]

3. Mostrar todas las columnas:

Utilizar el método df.columns permite mostrar una lista de todas las columnas presentes en el DataFrame. Esto puede ser útil para ver la estructura de los datos cargados. Por ejemplo:

columnas = df.columns
print(columnas)

4. Filtrar columnas por tipo de datos:

Es posible filtrar las columnas de un DataFrame por su tipo de datos, por ejemplo, seleccionar solo las columnas de tipo numérico o de tipo objeto. Esto se puede hacer utilizando métodos como select_dtypes(). Por ejemplo, para seleccionar solo las columnas numéricas:

df.select_dtypes(include=['number'])

Conclusión:

Mostrar columnas en Pandas es una tarea fundamental al analizar y manipular datos en Python. La capacidad de seleccionar, visualizar y filtrar columnas permite a los usuarios trabajar de manera eficiente con conjuntos de datos estructurados, lo que resulta clave en tareas de análisis de datos y ciencia de datos.