Pandas Insertar Fila: Cómo insertar una nueva fila en un DataFrame de Pandas

Pandas es una de las bibliotecas de Python más populares para el análisis y procesamiento de datos. Una de las cosas más comunes en el análisis de datos es la necesidad de insertar una nueva fila en un DataFrame de Pandas. Para hacer esto, se deben seguir algunos pasos sencillos que se describen en este artículo. Además, este artículo proporciona algunos consejos y trucos que pueden ser útiles al trabajar con Pandas.

📋 Aquí podrás encontrar✍

Insertar fila en DataFrame de Pandas
Ejemplos de código
Conclusión
Preguntas frecuentes

Insertar fila en DataFrame de Pandas

Para insertar una fila en un DataFrame de Pandas, es necesario seguir los siguientes pasos:

Paso 1: Crear una nueva serie o fila para agregar

Antes de poder insertar una nueva fila, es necesario crear una nueva serie o fila. La serie o fila debe contener los mismos nombres de columna que el DataFrame al que se le va a agregar la nueva fila.

Por ejemplo, si el DataFrame tiene las columnas 'Nombre', 'Edad' y 'Sexo', se debe crear una serie o fila que tenga los mismos nombres de columna. La serie o fila se puede crear de la siguiente manera:
```
nueva_fila = pd.Series(['Juan', 25, 'M'], index=['Nombre', 'Edad', 'Sexo'])
```
Es importante que la serie o fila tenga el mismo número de elementos que las columnas del DataFrame.

Paso 2: Agregar la nueva fila al DataFrame

Después de crear una nueva fila, es posible agregarla al DataFrame. Para hacer esto, primero se debe obtener el número de filas del DataFrame. Esto se puede hacer con la propiedad 'shape' de Pandas, que retorna una tupla con el número de filas y columnas.

```
num_filas = df.shape[0]
```

Luego, se debe insertar la nueva fila en el número de fila correcto. Por ejemplo, para agregar la nueva fila al final del DataFrame:

```
df.loc[num_filas] = nueva_fila
```

También es posible insertar la nueva fila en una posición específica. En este caso, se debe usar el método 'iloc' de Pandas.

Paso 3: Verificar la nueva fila

Una vez que la nueva fila ha sido insertada, es importante verificar que los datos son correctos y que se han insertado en la posición correcta.

Ejemplos de código

Para ilustrar los pasos mencionados anterioremente, a continuación se muestra un ejemplo de código que muestra cómo insertar una nueva fila:

import pandas as pd


# Dataframe original

datos = {'Nombre': ['Ana', 'Carlos', 'Marta'],

         'Edad': [30, 25, 35],

         'Sexo': ['F', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(datos)
# Nueva fila para insertar

nueva_fila = pd.Series(['Juan', 25, 'M'], index=['Nombre', 'Edad', 'Sexo'])
# Agregar la nueva fila al final del DataFrame

num_filas = df.shape[0]

df.loc[num_filas] = nueva_fila

# Verificar la nueva fila print(df.tail())

En este ejemplo, se crea un DataFrame de tres filas y se inserta una nueva fila en la última posición.

Conclusión

Insertar una nueva fila en un DataFrame de Pandas es una tarea común durante el análisis de datos. Con los pasos descritos en este artículo, es fácil agregar una nueva fila a un DataFrame. Además, este artículo proporcionó algunos consejos y trucos que pueden ser útiles al trabajar con Pandas.

¡Empieza a experimentar y a agregar nuevas filas a tus DataFrames de Pandas!

Preguntas frecuentes

¿Se puede insertar una fila vacía en un DataFrame de Pandas?

Sí, es posible insertar una fila vacía en un DataFrame de Pandas. Para hacer esto, se puede crear una nueva serie o fila con elementos vacíos y agregarla al DataFrame siguiendo los pasos descritos en este artículo.

¿Qué sucede si la nueva fila tiene menos elementos que el número de columnas del DataFrame?

Si la nueva fila tiene menos elementos que el número de columnas del DataFrame, faltantes seran llenados con NaN (Not a Number) por defecto.

¿Qué sucede si hay columnas adicionales en la nueva fila que no existen en el DataFrame?

Si hay columnas adicionales en la nueva fila que no existen en el DataFrame, se crearán columnas adicionales en el DataFrame y serán llenadas por NaN. Es importante asegurarse de que la nueva fila tenga los mismos nombres de columna que el DataFrame para evitar esto.