Pandas es una potente biblioteca de Python para la manipulación y el análisis de datos. Agregar nuevas columnas a tu DataFrame es una tarea común, y a veces necesitas que esas columnas comiencen vacías. Este artículo explora varias maneras eficientes de crear columnas vacías en un DataFrame de Pandas, destacando sus fortalezas y cuándo usarlas.
Tabla de contenido:
- Creando columnas vacías con asignación simple
- Usando
pandas.DataFrame.reindex()
- Usando
pandas.DataFrame.assign()
- Usando
pandas.DataFrame.insert()
Creando columnas vacías con asignación simple
El enfoque más simple es la asignación directa usando una lista o un array de NumPy lleno de valores NaN
(Not a Number). Esto es eficiente para DataFrames más pequeños y es muy intuitivo.
import pandas as pd
import numpy as np
# DataFrame de ejemplo
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Agregar una columna vacía
df['Empty'] = np.nan # O [np.nan] * len(df)
print(df)
Usando pandas.DataFrame.reindex()
El método reindex()
proporciona flexibilidad, permitiendo agregar múltiples columnas simultáneamente y especificar sus tipos de datos. Es particularmente útil cuando se agregan varias columnas vacías a la vez.
import pandas as pd
# DataFrame de ejemplo
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Agregar múltiples columnas vacías
df = df.reindex(columns=['A', 'B', 'Empty1', 'Empty2'])
print(df)
Usando pandas.DataFrame.assign()
El método assign()
ofrece una forma concisa de agregar nuevas columnas, especialmente útil cuando se encadenan múltiples operaciones de DataFrame. Devuelve un DataFrame *nuevo*, dejando el original sin cambios a menos que se reasigne explícitamente.
import pandas as pd
import numpy as np
# DataFrame de ejemplo
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Agregar una columna vacía usando assign
df = df.assign(Empty=np.nan)
print(df)
Usando pandas.DataFrame.insert()
El método insert()
ofrece un control preciso sobre la colocación de la columna, permitiendo agregar una columna en un índice específico. Esto es beneficioso cuando es importante mantener un orden de columna particular.
import pandas as pd
import numpy as np
# DataFrame de ejemplo
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Agregar una columna vacía en el índice 1 (segunda posición)
df.insert(1, 'Empty', np.nan)
print(df)
En resumen, cada método ofrece una ventaja única. Elige el método que mejor se adapte a tus necesidades y estilo de codificación, considerando factores como el número de columnas, la posición deseada y la estructura general del código. Recuerda que todos los métodos resultan en columnas llenas de valores NaN
, que Pandas maneja sin problemas en análisis posteriores.