Pandas agrega una nueva columna a un DataFrame existente
A través de este tutorial de Python, cubriremos el máximo de métodos posibles para agregue o agregue una nueva columna a un Pandas DataFrames existente. Al final de este tutorial, obtendremos una idea clara sobre cómo agregar nuevas columnas a un Pandas DataFrames existente en Python.
Existen varios métodos para agregar o agregar nuevas columnas a un marco de datos de Pandas como:
- Agregue o agregue una nueva columna al Pandas DataFrame existente usando un Lista método
- Agregue o agregue una nueva columna a un Pandas DataFrame existente usando el asignar() método
- Agregue o agregue una nueva columna a un Pandas DataFrame existente usando el insertar() método
- Agregue o agregue una nueva columna a un Pandas DataFrame existente usando el pd.Series() método
- Agregue o agregue una nueva columna a un Pandas DataFrame existente usando el pd.contacto() método
Además, te mostraré cómo agregar o agregar una nueva columna con valores nulos al marco de datos de Pandas existente en Python.
Y también, veremos, cómo agregar o agregar un valor constante a una nueva columna del Pandas DataFrame existente en Python.
Pandas agrega una nueva columna a un DataFrame existente
Pandas DataFrame es una tabla donde podemos almacenar nuestros datos en forma de filas y columnas. Incluso podemos agregar nuevas columnas a los Pandas DataFrames existentes en Python.
Para sumergirnos en los ejemplos, necesitamos crear un DataFrame usando pandas.
Crear un DataFrame usando Pandas en Python
Vamos a crear nuestro propio Pandas DataFrame con varias filas para que podamos agregar columnas adicionales a los Pandas DataFrames existentes en Python.
- Aquí hemos creado un diccionario en Python de datos de empleados que tiene los nombres de los empleados, experiencias y roles de los empleados de diferentes organizaciones.
- Posteriormente se pasa al “pandas.DataFrame” función para convertirlo en un marco de datos o una tabla, es decir, en forma de filas y columnas.
#Importing the necessary libraries
import numpy as np
import pandas as pd
#Create a dictionary which has employee names, their experience, company and roles
data_dict={"Names":["Kelvin", "John", "smith", "Robin","Williams","Nick","Anyy","Messi","Jonas","Xavier"],
"Experience":[13,7,np.nan,9,0,12,21,3,9,17],
"Company": ["Google","Amazon","Google","Flipkart","Amazon","Google","Flipkart","Amazon","Google","Flipkart"],
"Role": ["IT Analyst","Software Engineer","Software Engineer","Data Analyst","Data Engineer","Data Scientist","ML Engineer","ML Engineer","ML Engineer","Data Scientist"]}
#Create a DataFrame using Pandas
Employee_data=pd.DataFrame(data_dict)
Employee_data- A continuación se muestra el DataFrame de pandas que hemos creado en Python, que tiene los nombres de los empleados, el nombre de la empresa, las funciones y la experiencia en la industria de TI.
- Los nombres de columna de pandas DataFrame se asignan al diccionario ‘data_dict’ como claves y el resto son valores en Python.
Ahora, verifiquemos diferentes métodos para agregar una nueva columna a un marco de datos de pandas existente.
Agregue una columna a un Pandas DataFrame existente usando una Lista
Podemos agregar una nueva columna al DataFrame de pandas existente usando la lista en Python. Aquí, en el siguiente código, creamos una lista que tiene las edades de todos los empleados y almacenamos la lista en una variable «Empleado_Edad“.
Y luego agregó una nueva columna llamada «Edad» al DataFrame existente «datos_empleado“.En la segunda línea de código, estamos asignando todos los valores de edad en la lista a la nueva columna “Edad“.
# Create a new list that has all the employees ages in employee_age
Employee_Age=[31,23,42,53,29,43,51,33,29,30]
#Adding new column i.e Employee_Age to the existing pandas DataFrame Employee_data
Employee_data["Age"]=Employee_Age
Employee_dataEn la imagen de salida a continuación, podemos ver que se agrega una nueva columna llamada «Edad» al marco de datos de pandas existente en Python.
Agregue una nueva columna al Pandas DataFrame existente en Python
Aquí hemos cubierto el enfoque básico y más utilizado para agregar una nueva columna al DataFrame en Python.
Agregue una columna a un Pandas DataFrame existente usando el método de asignación ()
Hay muchas maneras de agregar una nueva columna al DataFrame de pandas existente. Una de las funciones más utilizadas para agregar o agregar una nueva columna en Python es «asignar()“.
El método de asignación () en Python agrega la columna al final, es decir, la nueva columna que se agregará usando asignar() será la última columna en todo el conjunto de datos o en el marco de datos de pandas.
#Add new column (Age) to the existing DataFrame in python
Employee_data.assign(Age=[31,23,42,53,29,43,51,33,29,30])En la imagen de salida a continuación, podemos ver que una nueva columna llamada «Edad” se agrega al marco de datos de pandas existente “datos_empleado” en Python.
Agregue una nueva columna al marco de datos de pandas existente en Python
Así es como se agrega una nueva columna a un Pandas DataFrame existente usando el método de asignación().
Agregue una columna a un Pandas DataFrame existente usando el método insert ()
Una de las funciones más utilizadas en Python es “insertar()” para agregar o agregar nuevas columnas a los Pandas DataFrames existentes o grandes conjuntos de datos.
- Utilizando el «insertar()”, podemos agregar o agregar la nueva columna en cualquier posición de índice en el DataFrame de pandas existente en Python.
- Dentro del método insert () en el código a continuación, hemos pasado 3 parámetros, es decir, el primer parámetro es la posición del índice, el segundo parámetro es el nuevo nombre de la columna y el tercer parámetro son los valores de la columna.
#Add new column (Age) at index position 2 to the existing DataFrame in python
Employee_data.insert(2,"Age",[31,23,42,53,29,43,51,33,29,30])
Employee_dataEn la siguiente imagen de salida, podemos ver que la nueva columna llamada «Edad» se ha agregado en el segundo índice. De esta manera, incluso podemos agregar nuevas columnas al DataFrame existente en diferentes índices en Python.
Agregue una nueva columna (Edad) en la posición de índice 2 al marco de datos existente en Python
Se trata de agregar una nueva columna al Pandas DataFrame existente usando el método ‘insertar ()’.
Agregue una columna a un Pandas DataFrame existente usando el método pd.Series()
Pandas Series es una matriz unidimensional. Crearemos una serie de pandas usando el pd.Series() que es básicamente nuestra nueva columna y luego podemos agregar esta Serie, es decir, una nueva columna al Pandas DataFrame existente en Python.
- Aquí, en el siguiente código, hemos creado una serie «Empleado_Edad” para almacenar las edades de todos los empleados en Python.
- El “pd.Series()” crea una matriz unidimensional para almacenar los valores de las edades aquí. Luego creamos una nueva columna «Edad» y le asignamos los valores en la Serie.
# Create a new series that has all the employees ages in "employee_age"
Employee_Age=pd.Series([31,23,42,53,29,43,51,33,29,30])
#Adding new column i.e Employee_Age to the existing pandas DataFrame Employee_data
Employee_data["Age"]=Employee_Age.values
Employee_data
En la imagen de salida a continuación, podemos ver que una nueva columna llamada «Edad» se agrega al Pandas DataFrame existente “Datos_empleado” en Python.
Agregue una nueva columna «Edad» a pandas DataFrame existente
Se trata de agregar una nueva columna al Pandas DataFrame existente usando el método ‘pd.Series ()’.
Agregue una columna a un Pandas DataFrame existente usando el método pd.contact()
La función incorporada en Python «pd.concat()» se puede usar para agregar una nueva columna al marco de datos de pandas existente en Python.
- Aquí, en el siguiente código, hemos creado una Serie “Empleado_Edad” para almacenar las edades de todos los empleados en Python. El «pd.Series» crea una matriz unidimensional para almacenar los valores de las edades aquí.
- Luego llamamos al método pd.concat() y el primer parámetro que le pasamos es el DataFrame o conjunto de datos y el segundo parámetro es la nueva columna con los valores y axis=1 define que la nueva serie debe agregarse verticalmente al DataFrame en pitón
# Create a Series that has all the employees ages in "Employee_age"
Employee_Age=pd.Series([31,23,42,53,29,43,51,33,29,30])
#Adding new column to the existing Pandas DataFrame using pd.concat()
pd.concat([Employee_data,Employee_Age.rename("Age")],axis=1)En la siguiente imagen de salida, podemos observar que se agrega una nueva columna llamada «Edad» al DataFrame de pandas existente «Employee_data» en Python.
Agregue una nueva columna «Edad» usando pd.concat () a pandas DataFrame existente en python
Se trata de agregar una nueva columna al Pandas DataFrame existente usando el método ‘pd.concat()’.
Agregue una nueva columna con valores nulos a un DataFrame existente
Incluso podemos agregar una nueva columna con valores nulos al marco de datos existente en Python.
- En el siguiente código, hemos creado una nueva columna «Edad” y agregó directamente los valores nulos a la nueva columna que se crea.
- El “np.nan” significa valores nulos o datos no disponibles en Python.
# Create and append a new column "Age" with null values
Employee_data["Age"]=np.nan
Employee_dataEn la imagen de salida a continuación, podemos ver que una nueva columna llamada «Edad«que tiene valores nulos se ha agregado al marco de datos de pandas existente»datos_empleado” en Python.
Agregue una nueva columna «Edad» con valores nulos a pandas DataFrame existente en Python
Se trata de agregar una nueva columna con valores nulos a un DataFrame existente en Python.
Agregue un valor constante a una nueva columna a un DataFrame existente
Incluso podemos agregar una nueva columna con un valor constante al DataFrame existente en Python.
- En el siguiente código, hemos creado una nueva columna «Edad” y agregó directamente algún valor constante a la nueva columna que se crea.
# Create a new column "Age" with constant values and append it to DataFrame
Employee_data["Age"]=32
Employee_dataEn la siguiente imagen de salida, podemos observar que una nueva columna llamada «Edad» con un valor constante de 32 se ha agregado al Pandas DataFrame existente “Datos_empleado” en Python.
Agregue una nueva columna «Edad» con un valor constante al marco de datos de pandas existente en Python
Se trata de agregar una nueva columna con un valor constante a un DataFrame existente en Python
Conclusión
A través de este tutorial de Python Pandas, hemos cubierto todos los métodos posibles para agregar o agregar una nueva columna a los Pandas DataFrames existentes como pd.concat(), DataFrame.assign(), DataFrame.insert(), usando listas, enfoques de series, etc.
