Pandas Concatenar dos DataFrames

En el análisis de datos con Pandas, es muy probable que necesitemos combinar dos o más DataFrames. La concatenación es una de las formas más básicas de unir DataFrames. En este artículo explicaremos cómo concatenar dos DataFrames en Pandas utilizando la función `concat`.

Preparación

Antes de comenzar a concatenar DataFrames en Pandas, es necesario asegurarse de que los DataFrames a unir tengan la misma cantidad de columnas y que las columnas tengan el mismo nombre y tipo de dato. En caso contrario, puede ser necesario realizar algunos ajustes previos a los datos.

Cómo Concatenar DataFrames en Pandas

Para concatenar DataFrames en Pandas, utilizamos la función `concat`. Esta función toma una lista de objetos DataFrame y los une a lo largo de un eje específico:

pd.concat([df1, df2], axis=axis)

Donde `df1` y `df2` son los DataFrames que deseamos concatenar, y `axis` indica el eje a lo largo del cual se realizará la concatenación (0 para filas y 1 para columnas).

Ejemplo: Concatenar por Filas

Supongamos que tenemos dos DataFrames: `ventas_2018` y `ventas_2019`. Ambos DataFrames tienen la misma cantidad de columnas y los nombres coinciden. Para concatenar ambos DataFrames por filas, es decir, uno debajo del otro, usamos la función `concat` con el argumento `axis=0`:

ventas_anuales = pd.concat([ventas_2018, ventas_2019], axis=0)

De esta forma, obtendremos un nuevo DataFrame llamado `ventas_anuales` que contenga todas las filas de `ventas_2018` y `ventas_2019` concatenadas por filas.

Ejemplo: Concatenar por Columnas

Supongamos que tenemos dos DataFrames con información de productos: `productos_nuevos` y `productos_descatalogados`. Ambos DataFrames tienen la misma cantidad de filas pero columnas diferentes. Para concatenar ambos DataFrames por columnas, es decir, uno al lado del otro, usamos la función `concat` con el argumento `axis=1`:

nuevos_y_descatalogados = pd.concat([productos_nuevos, productos_descatalogados], axis=1)

De esta forma, obtendremos un nuevo DataFrame llamado `nuevos_y_descatalogados` que contenga todas las columnas de `productos_nuevos` y `productos_descatalogados` concatenadas por columnas.

Conclusión

Pandas ofrece la función `concat` para concatenar dos o más DataFrames. Para realizar la concatenación, es importante asegurarse de que los DataFrames tengan la misma cantidad de columnas y que las columnas tengan el mismo nombre y tipo de dato. A partir de ahí, podemos unir los DataFrames por filas o por columnas utilizando el argumento `axis`.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la concatenación?

La concatenación es la unión de dos o más DataFrames a lo largo de un eje específico. En Pandas, se utiliza la función `concat` para realizar la concatenación.

¿Cómo sé si puedo concatenar dos DataFrames?

Para concatenar dos DataFrames en Pandas, es necesario que tengan la misma cantidad de columnas y que las columnas tengan el mismo nombre y tipo de dato. Es posible ajustar los datos antes de la concatenación para cumplir con estos requisitos.

¿Existen otras formas de unir DataFrames en Pandas?

Sí, además de la concatenación, Pandas ofrece otras formas de unir DataFrames, como la unión y la intersección. Estas operaciones se realizan utilizando funciones específicas como `merge` y `join`.

¿Cómo puedo aprender más sobre el análisis de datos con Pandas?

Existen numerosos recursos para aprender más sobre Pandas y el análisis de datos en general, como tutoriales en línea, cursos en línea y libros especializados. También es recomendable practicar con conjuntos de datos reales para adquirir experiencia en el uso de Pandas y otras herramientas de análisis de datos.

Ejemplos de Código

A continuación se muestra un ejemplo de cómo concatenar dos DataFrames en Pandas:


import pandas as pd

print(df_concat)


Python Datetime.Timedelta

Nested If Statements en Python

Seaborn Legend

Cómo leer un archivo YAML en Python

Cómo hacer codificación y decodificación Base64 en Python

Cómo copiar archivos en Python

Pandas Groupby Sum

Pandas Column Unique Values

Promedio con Pandas Groupby