Introducción

La eficiencia es primordial en el ámbito dinámico de la ciencia de datos, donde el procesamiento y análisis rápidos y efectivos de conjuntos de datos sustanciales son fundamentales. Pandas surgió como la biblioteca de Python sinónimo de manipulación de datos y ofrece varias formas de agregar filas a su DataFrame. Pero con múltiples métodos de adición en Pandas, ¿cómo se elige el correcto? Esta publicación de blog lo guiará a través de tres técnicas poderosas para expandir sus DataFrames, asegurando que su manipulación de datos sea efectiva y eficiente. Explore los métodos matizados de agregar en Pandas mientras navegamos por las complejidades de la ciencia de datos, garantizando análisis detallados y un enfoque optimizado para administrar sus datos con delicadeza.

Agregar en Pandas Método 1: El clásico

El Función append() en Pandas es el método al que recurren muchos cuando agregan filas a un DataFrame. Es sencillo e intuitivo, lo que lo convierte en un método de referencia para principiantes y profesionales experimentados. Así es como puedes usarlo:

import pandas as pd

# Existing DataFrame

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

# Row to append

new_row = {'A': 3, 'B': 5}

# Append the row

df = df.append(new_row, ignore_index=True)

Si bien este método es simple, no es el más eficiente para DataFrames grandes o cuando se agregan varias filas en un bucle. Cada operación de adición crea un nuevo DataFrame, lo que puede resultar costoso desde el punto de vista computacional.

Agregar en Pandas Método 2: usar loc[] para la adición in situ 

Si busca una forma más eficiente de agregar una sola fila, el indexador loc[] es su aliado. Le permite agregar una fila directamente sin crear un nuevo DataFrame. Así es como funciona:

# New row data as a list

new_row_data = [5, 6]

# Add the row in-place using the next index

df.loc[len(df)] = new_row_data

Este método es más eficiente que append() porque no crea un nuevo DataFrame. Sin embargo, todavía no es la mejor opción para agregar varias filas en un bucle debido al creciente cálculo del índice.

Agregar en Pandas Método 3: Juego de poder de concatenación

Cuando tienes varias filas para agregar, la concatenación es el centro neurálgico al que debes recurrir. La función pd.concat() está diseñada para manejar múltiples concatenaciones de DataFrame simultáneamente, lo que hace que las adiciones de filas por lotes sean mucho más eficientes. Aquí se explica cómo usarlo:

# List of new rows as DataFrames

new_rows = [pd.DataFrame([[7, 8]], columns=df.columns), pd.DataFrame([[9, 10]], columns=df.columns)]

# Concatenate the original DataFrame with the new rows

df = pd.concat([df] + new_rows, ignore_index=True)

Consideraciones de rendimiento

Al agregar filas, el rendimiento es un factor crítico a considerar. La función append() es conveniente pero lenta para DataFrames grandes o en bucles. El método loc[] mejora esto pero aún tiene sus limitaciones. La concatenación con pd.concat() es la más eficiente, particularmente para operaciones por lotes. Siempre sopese el tamaño de su DataFrame y la cantidad de filas que está agregando al elegir su método.

Mejores prácticas para agregar filas

Para mantener sus operaciones de DataFrame funcionando sin problemas, siga estas mejores prácticas:

– Utilice append() para simplificar cuando trabaje con DataFrames pequeños o una sola fila.

– Opte por loc[] al agregar filas individuales para evitar crear nuevos DataFrames.

– Aproveche pd.concat() para agregar varias filas de manera eficiente, especialmente en DataFrames grandes.

– Evite agregar filas en un bucle; en su lugar, recopile filas y concatenelas de una sola vez.

Conclusión

Agregar filas a un DataFrame es una tarea fundamental en la manipulación de datos y Pandas le proporciona múltiples formas de lograrlo. Ya sea que elija la simplicidad de append(), la adición in situ de loc[] o la eficiencia de pd.concat(), comprender los matices de cada método es crucial. Al seleccionar la herramienta adecuada para el trabajo, puede asegurarse de que sus flujos de trabajo de datos no solo sean funcionales sino que también estén optimizados para el rendimiento.

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¡Feliz disputa de datos!

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/supercharge-your-dataframes-mastering-row-appending-in-pandas/