Agregar nuevas columnas a DataFrames de Pandas es una tarea fundamental de manipulación de datos. Frecuentemente, necesitarás inicializar estas nuevas columnas con un valor predeterminado. Este artículo explora dos métodos eficientes para lograr esto en Pandas: pandas.DataFrame.assign() y pandas.DataFrame.insert(), destacando sus diferencias y los mejores casos de uso.
Tabla de Contenido
- Usando
pandas.DataFrame.assign()para Agregar Columnas - Agregando Columnas con Valores Predeterminados Condicionales
- Usando
pandas.DataFrame.insert()para Agregar Columnas - Eligiendo el Método Correcto
Usando pandas.DataFrame.assign() para Agregar Columnas
El método assign() ofrece una forma limpia y concisa de agregar nuevas columnas. Es importante destacar que devuelve un DataFrame nuevo, dejando el DataFrame original sin cambios. Este enfoque funcional promueve la inmutabilidad y ayuda a prevenir modificaciones inesperadas.
import pandas as pd
# DataFrame de ejemplo
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
print("DataFrame original:n", df)
# Agregar una nueva columna 'C' con un valor predeterminado de 0
df_new = df.assign(C=0)
print("nDataFrame después de agregar la columna 'C':n", df_new)
print("nEl DataFrame original permanece sin cambios:n", df)
# Agregar múltiples columnas a la vez
df_new = df.assign(C=0, D='predeterminado')
print("nDataFrame después de agregar múltiples columnas:n", df_new)
Agregando Columnas con Valores Predeterminados Condicionales
Para escenarios más complejos que requieren valores predeterminados condicionales basados en datos existentes, assign() se puede combinar con otras características de Pandas. Esto proporciona mayor control y flexibilidad.
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Agregar una nueva columna 'C' con NaN como marcador de posición y luego asignar valores condicionalmente
df['C'] = np.nan
df.loc[df['A'] > 1, 'C'] = 10
df.loc[df['A'] <= 1, 'C'] = 20
print("nDataFrame después de agregar y configurar condicionalmente la columna 'C':n", df)
Usando pandas.DataFrame.insert() para Agregar Columnas
El método insert() permite un control preciso sobre la colocación de la columna. A diferencia de assign(), modifica el DataFrame in situ. Esto significa que el DataFrame original se altera directamente.
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Agregar una nueva columna 'C' en la posición 1 (índice 1) con un valor predeterminado de 0
df.insert(1, 'C', 0)
print("nDataFrame después de insertar la columna 'C':n", df)
Debido a que insert() modifica el DataFrame in situ, es crucial crear una copia usando .copy() si necesitas preservar el DataFrame original.
Eligiendo el Método Correcto
La elección entre assign() e insert() depende de tus necesidades. assign() generalmente se prefiere por su naturaleza funcional e inmutable, especialmente cuando se trata de lógica compleja o se agregan varias columnas. insert() es útil cuando la posición precisa de la columna es crítica y la modificación in situ es aceptable. Siempre considera las implicaciones de la modificación in situ para evitar consecuencias no deseadas.