Crear un nuevo DataFrame a partir de un DataFrame existente en Pandas

En el aprendizaje de la programación con Pandas, encontrarás que es muy frecuente trabajar con DataFrames, y en muchas situaciones necesitarás crear un Dataframe completamente nuevo a partir de uno existente. Afortunadamente, Pandas ofrece una variedad de opciones para crear un nuevo DataFrame a partir de uno existente. En este artículo, exploraremos estas opciones y te mostraremos cómo crear un nuevo DataFrame a partir de uno existente en Pandas.

Crear un DataFrame con una selección de columnas

Una de las formas más sencillas de crear un nuevo DataFrame a partir de uno existente es seleccionar un conjunto de columnas específicas y crear un DataFrame a partir de ellas utilizando la función de Pandas `loc[]`. La función `loc[]` se utiliza para acceder a un grupo de filas y columnas específicas en un DataFrame. Por ejemplo, para crear un nuevo DataFrame que contenga las columnas "nombre" y "edad" de un DataFrame existente denominado "datos_personales", se podría utilizar el siguiente código:

nuevo_DF = datos_personales.loc[:,["nombre","edad"]]

Aquí, `datos_personales.loc` es la selección de todas las filas del DataFrame original y `[["nombre","edad"]]` es la lista de columnas que se quieren incluir en el nuevo DataFrame. El resultado es un nuevo DataFrame denominado "nuevo_DF".

Crear un DataFrame por concatenación

Otra forma de crear un nuevo DataFrame a partir de uno existente es utilizar la función `concat()` de Pandas. La función `concat()` se utiliza para unir dos o más DataFrames en uno nuevo. Al concatenar los DataFrames, se pueden determinar si se quieren unir según el índice o según las columnas. Por ejemplo, para crear un nuevo DataFrame que incluya todas las filas de dos DataFrames existentes, denominados "datos_personales" y "datos_profesionales", se podría utilizar el siguiente código:

nuevo_DF = pd.concat([datos_personales, datos_profesionales], axis=1)

En este caso, la lista `[datos_personales, datos_profesionales]` contiene los dos DataFrames que se quieren unir y `axis=1` indica que se quiere unir por columnas. El resultado es un nuevo DataFrame denominado "nuevo_DF" que contiene todas las filas y columnas de los dos DataFrames originales.

Crear un DataFrame por agrupación (group-by)

Otra forma de crear un nuevo DataFrame a partir de uno existente es mediante la agrupación o "group-by". La función `groupby()` de Pandas se utiliza para agrupar filas de un DataFrame según los valores de una o más columnas. Una vez agrupado el DataFrame, se pueden aplicar funciones para resumir las columnas agrupadas en salidas resumidas. Por ejemplo, para crear un nuevo DataFrame que calcule el promedio de edad de cada persona en un DataFrame existente denominado "datos_personales", se podría utilizar el siguiente código:

nuevo_DF = datos_personales.groupby("nombre")["edad"].mean()

En este caso, `datos_personales.groupby("nombre")` agrupa el DataFrame original por nombres y `["edad"].mean()` calcula el promedio de edad para cada persona. El resultado es un nuevo DataFrame denominado "nuevo_DF" que contiene una sola columna con los promedios de edad calculados para cada persona.

Ejemplos de código

A continuación se muestran algunos ejemplos de código que ilustran cómo crear un nuevo DataFrame a partir de uno existente en Pandas:

Ejemplo 1: Crear un DataFrame con una selección de columnas

nuevo_DF = datos_personales.loc[:,["nombre","edad"]]

En este ejemplo, se crea un nuevo DataFrame a partir del DataFrame "datos_personales" seleccionando solo las columnas "nombre" y "edad".

Ejemplo 2: Crear un DataFrame por concatenación

nuevo_DF = pd.concat([datos_personales, datos_profesionales], axis=1)

En este ejemplo, se crea un nuevo DataFrame a partir de los DataFrames "datos_personales" y "datos_profesionales" mediante la concatenación de columnas.

Ejemplo 3: Crear un DataFrame por agrupación (group-by)

nuevo_DF = datos_personales.groupby("nombre")["edad"].mean()

En este ejemplo, se crea un nuevo DataFrame a partir del DataFrame "datos_personales" mediante la agregación de filas por nombre y calculando el promedio de edad para cada persona.

Conclusión

En este artículo, hemos explorado las diversas formas en que se puede crear un nuevo DataFrame a partir de uno existente en Pandas. Desde seleccionar un subconjunto de columnas hasta la concatenación y agregación de filas y columnas, hay diversas maneras de crear DataFrames nuevos y útiles que se ajusten a tus necesidades. Así que, sigue explorando las muchas opciones que Pandas ofrece y ¡disfruta la programación!

Preguntas frecuentes

¿Es posible crear un nuevo DataFrame a partir de un DataFrame existente utilizando alguna condición?

Sí, es posible filtrar las filas de un DataFrame existente utilizando una condición y utilizar el DataFrame filtrado para crear un nuevo DataFrame.

¿Es posible borrar columnas de un DataFrame existente y crear un nuevo DataFrame a partir del resultado?

Sí, es posible borrar columnas de un DataFrame existente utilizando la función de Pandas `drop()` y utilizar el DataFrame resultante para crear un nuevo DataFrame.

¿Cómo sé qué función de Pandas debo utilizar para crear un nuevo DataFrame a partir de uno existente?

Depende de lo que quieras hacer con el DataFrame resultante. Si sólo necesitas seleccionar columnas específicas, utiliza la función `loc[]`. Si necesitas concatenar dos o más DataFrames, utiliza la función `concat()`. Si necesitas agrupar filas según los valores de una o más columnas, utiliza la función `groupby()`.

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