Pandas nueva columna basada en otras columnas
Sí, se puede añadir una nueva columna en una posición determinada dentro de un dataframe, especificando un índice y utilizando la función insert(). Por defecto, la adición de una columna siempre la añadirá como la última columna de un marco de datos.
Esto insertará la columna en el índice 2, y la llenará con los datos proporcionados por data. Al insertarla, las columnas a partir del índice 2 se desplazarán efectivamente hacia la derecha en 1 índice cada una. La columna que antes estaba en el índice 2 estará ahora en el índice 3 y así sucesivamente para las siguientes columnas.
Los pandas crean un marco de datos
En este tutorial, vamos a aprender cómo añadir una nueva columna al DataFrame existente en pandas. Podemos tener diferentes métodos para añadir una nueva columna. Vamos a verlos todos.Usando la listaPodemos añadir una nueva columna usando la lista. Sigue los pasos para añadir una nueva columna.Algoritmo1. Crear DataFrame usando un diccionario.
2 Kareem 15 Andhra StudentDataFrame.assign()Este método toma un argumento, es decir, una lista de datos y la añade al marco de datos como una columna al final.Algorithm1. Crear DataFrame usando un diccionario.
Pandas nueva columna basada en la condición
Julio 1, 2020Tutorial: Añadir una columna a un DataFrame de Pandas basado en una condición If-ElseCuando hacemos análisis de datos con Python, a veces podemos querer añadir una columna a un DataFrame de pandas basado en los valores de otras columnas del DataFrame.
Empezaremos importando pandas y numpy, y cargando nuestro conjunto de datos para ver qué aspecto tiene. (Si aún no estás familiarizado con el uso de pandas y numpy para el análisis de datos, consulta nuestro curso interactivo de numpy y pandas).
Para nuestro análisis, sólo queremos ver si los tweets con imágenes obtienen más interacciones, por lo que no necesitamos las URLs de las imágenes. Intentemos crear una nueva columna llamada hasimage que contendrá valores booleanos: True si el tuit incluye una imagen y False si no la incluye.
Para ello, utilizaremos la función incorporada de numpy where(). Esta función toma tres argumentos en secuencia: la condición que estamos probando, el valor a asignar a nuestra nueva columna si esa condición es verdadera, y el valor a asignar si es falsa. Su aspecto es el siguiente:
Pandas añadir columna con valor constante
El SettingWithCopyWarning pretende informar de una posible asignación no válida en una copia del Dataframe. No dice necesariamente que lo hayas hecho mal (puede desencadenar falsos positivos) pero desde la versión 0.13.0 te hace saber que hay métodos más adecuados para el mismo propósito. Entonces, si recibes la advertencia, sigue sus consejos: Intenta usar .loc[row_index,col_indexer] = value en su lugar
Esto causa rápidamente una disonancia cognitiva, ya que el método []= está tratando de hacer un montón de cosas diferentes en función de la entrada, y el resultado no se puede predecir a menos que usted sepa cómo funciona pandas. Por lo tanto, desaconsejo el uso de []= en bases de código, pero cuando se exploran datos en un cuaderno, está bien.
Dado que la disonancia del índice es el problema, si usted siente que el índice del marco de datos no debe dictar las cosas, puede simplemente eliminar el índice, esto debería ser más rápido, pero no es muy limpio, ya que su función ahora probablemente hace dos cosas.
Puedes decir: «Bueno, entonces no usaré self». Pero quién sabe cómo cambiará esta función en el futuro para soportar nuevos argumentos. Tal vez su nombre de columna será un argumento en una nueva actualización de pandas, causando problemas con la actualización.
