En esta publicación, ilustraré cómo agregar nuevas filas a un DataFrame de pandas usando un bucle for en el lenguaje de programación Python .
Tabla de contenido:
Si quieres saber más sobre estos bloques de contenido, sigue leyendo:
Ejemplo 1: agregar filas a pandas DataFrame dentro de bucle
La siguiente sintaxis de Python ilustra cómo agregar nuevas filas en la parte inferior de un marco de datos de pandas existente dentro de un bucle for.
Primero tenemos que cargar la biblioteca pandas:
importar pandas como pd # Importar biblioteca de pandas en Python |
En el siguiente paso, podemos crear un marco de datos de pandas ejemplar para este ejemplo:
datos1 = pd. DataFrame ( { 'x1' : rango ( 50 , 56 ) , # Crear pandas DataFrame ' x2' : rango ( 10 , 16 ) , 'x3' : rango ( 36 , 30 , -1 ) } ) imprimir ( datos1 ) # Imprimir Marco de datos de pandas |
Como puede ver en la Tabla 1, hemos creado un conjunto de datos de pandas con tres columnas y seis filas.
Ahora, podemos usar un ciclo for para agregar ciertos valores al final de nuestro conjunto de datos. En este ejemplo específico, agregaremos el índice de ejecución i multiplicado por el valor cinco.
Hagámoslo:
for i in range ( 1 , 4 ) : # Agregar filas dentro del bucle for data1. loc [ len ( datos1 ) ] = i * 5 imprimir ( datos1 ) # Imprimir marco de datos actualizado |
Al ejecutar el código de programación de Python anterior, hemos creado la Tabla 2, es decir, otro marco de datos de pandas que contiene los valores de nuestro conjunto de datos de entrada más tres nuevas filas que se han concatenado dentro de un bucle for.
Ejemplo 2: agregar filas a un marco de datos de pandas vacío dentro del bucle for
En el Ejemplo 1, expliqué cómo combinar un DataFrame de pandas ya existente con nuevas filas creadas en un bucle for.
En esta sección, demostraré cómo usar un bucle para crear un nuevo conjunto de datos desde cero.
Primero creemos un DataFrame de pandas vacío :
datos2 = pd. DataFrame ( columnas = [ 'x1' , 'x2' , 'x3' ] ) # Crear un DataFrame vacío con los nombres de las columnas print ( data2 ) # Imprimir un DataFrame vacío con los nombres de las columnas # Empty DataFrame # Columnas: [x1, x2, x3] # Índice: [] |
En el siguiente paso, podemos usar un ciclo for para agregar consecutivamente nuevas filas a nuestro DataFrame vacío:
for i in range ( 5 ) : # Agregar filas dentro del ciclo for data2. loc [ len ( datos2 ) ] = i * 5 imprimir ( datos2 ) # Imprimir marco de datos actualizado |
Como se muestra en la Tabla 3, creamos un nuevo DataFrame de pandas donde todos los valores se combinaron, completaron y apilaron dentro de un bucle for.
Vídeo y recursos adicionales
¿Quiere saber más sobre la adición de nuevas filas a un DataFrame de pandas dentro de un bucle? Entonces te recomiendo echar un vistazo al siguiente video en mi canal de YouTube. Muestro los códigos de programación de Python de este artículo en la instrucción del video:
Además, es posible que desee echar un vistazo a los tutoriales relacionados en www.statisticsglobe.com. Algunos otros artículos se pueden encontrar a continuación.
- Iterar a través de filas de pandas DataFrame en Python
- Loop Through Index de pandas DataFrame
- Agregar valores a pandas DataFrame en Python
- Suma de columnas y filas de pandas DataFrame en Python
- Extraiga las filas N superior e inferior de pandas DataFrame en Python
- Seleccionar filas de pandas DataFrame por índice en Python
- Introducción a la biblioteca pandas en Python
- Lenguaje de programación Python
En este punto, debería haber aprendido cómo agregar nuevas filas a un marco de datos de pandas dentro de un bucle for en el lenguaje de programación Python. En caso de que tengas alguna pregunta adicional, cuéntamela en la sección de comentarios.
Alejandro Lugón es un economista y escritor especializado en Python y R, conocido por ser el creador del blog Estadisticool. Nacido en México, Lugón se graduó de la Universidad Autónoma de México con una Licenciatura en Economía. Desde entonces ha trabajado como economista en varias empresas. Lugón también ha escrito varios libros sobre temas relacionados con la economía, el análisis de datos y la programación. Su blog Estadisticool se ha convertido en un lugar de referencia para los programadores de Python y R. Alejandro Lugón es una inspiración para aquellos que buscan aprender programación y análisis de datos. Su trabajo ha ayudado a muchas personas a entender mejor el uso de la tecnología para hacer sus trabajos.
