Pandas es una potente biblioteca de Python para la manipulación y el análisis de datos. Crear nuevas columnas en un DataFrame basándose en condiciones es una tarea común. Este artículo explora varios métodos eficientes para lograrlo, priorizando tanto la claridad como el rendimiento. Cubriremos las comprensiones de listas, los métodos de NumPy, pandas.DataFrame.apply y pandas.Series.map(), comparando sus fortalezas y debilidades.
Tabla de Contenido
- Compresiones de Listas para la Creación Condicional de Columnas
- Aprovechando NumPy para una Lógica Condicional Optimizada
- Usando
pandas.DataFrame.apply()para una Lógica Condicional Flexible - Mapeo de Valores Eficiente con
pandas.Series.map() - Comparación de Rendimiento y Recomendaciones
Compresiones de Listas para la Creación Condicional de Columnas
Las comprensiones de listas proporcionan una sintaxis concisa para crear nuevas columnas basadas en condiciones simples. Son particularmente eficientes para DataFrames más pequeños. Sin embargo, su rendimiento puede degradarse con conjuntos de datos más grandes.
import pandas as pd
data = {'Ventas': [100, 200, 150, 250, 300],
'Region': ['Norte', 'Sur', 'Norte', 'Este', 'Oeste']}
df = pd.DataFrame(data)
df['CategoriaVentas'] = ['Alta' if ventas > 200 else 'Baja' for ventas in df['Ventas']]
print(df)
Aprovechando NumPy para una Lógica Condicional Optimizada
NumPy ofrece operaciones vectoriales altamente optimizadas, mejorando significativamente el rendimiento, especialmente para DataFrames más grandes. np.where() es particularmente útil para asignaciones condicionales.
import numpy as np
df['CategoriaVentas_np'] = np.where(df['Ventas'] > 200, 'Alta', 'Baja')
print(df)
Usando pandas.DataFrame.apply() para una Lógica Condicional Flexible
El método apply() ofrece flexibilidad para una lógica condicional más compleja, aplicando funciones fila por fila (axis=1) o columna por columna (axis=0). Sin embargo, puede ser más lento que NumPy para DataFrames muy grandes, especialmente con funciones computacionalmente intensivas.
def categorizar_ventas(fila):
if fila['Region'] == 'Norte' and fila['Ventas'] > 150:
return 'Alta Norte'
elif fila['Ventas'] > 200:
return 'Alta'
else:
return 'Baja'
df['CategoriaVentas_apply'] = df.apply(categorizar_ventas, axis=1)
print(df)
Mapeo de Valores Eficiente con pandas.Series.map()
El método map() es ideal para aplicar mapeos de un conjunto de valores a otro, creando columnas categóricas de manera eficiente.
mapeo_region = {'Norte': 'Region Norte', 'Sur': 'Region Sur', 'Este': 'Region Este', 'Oeste': 'Region Oeste'}
df['RegionMapeada'] = df['Region'].map(mapeo_region)
print(df)
Comparación de Rendimiento y Recomendaciones
El método óptimo depende de factores como la complejidad de la condición, el tamaño del DataFrame y los requisitos de rendimiento. Para condiciones simples y conjuntos de datos más pequeños, las comprensiones de listas son concisas. Las operaciones vectoriales de NumPy ofrecen ventajas de rendimiento significativas para conjuntos de datos más grandes y una lógica más compleja. apply() proporciona flexibilidad para operaciones complejas fila por fila o columna por columna, mientras que map() sobresale en los mapeos de valores. Se recomienda realizar pruebas de rendimiento en sus datos específicos para determinar el enfoque más eficiente.