Pandas: Crear una nueva columna en función de otra columna

En la programación con Pandas, es común trabajar con grandes conjuntos de datos y, en muchas ocasiones, es necesario crear una nueva columna basada en datos de una o varias columnas existentes. En este artículo vamos a explicar cómo crear una nueva columna en función de otra columna en un DataFrame de Pandas. Presentaremos varios ejemplos y explicaremos cómo hacerlo paso a paso.

📋 Aquí podrás encontrar✍

Creando una nueva columna basada en otra columna
1. Usando operaciones aritméticas
2. Usando funciones de Pandas
Ejemplos adicionales
Conclusión
Preguntas frecuentes

Creando una nueva columna basada en otra columna

Usando operaciones aritméticas

Una forma sencilla de crear una nueva columna en función de otra columna es utilizar operaciones aritméticas. Para ello, simplemente creamos una nueva columna y aplicamos las operaciones aritméticas en función de otra columna existente.

Por ejemplo, podemos tener un DataFrame de ventas que incluya dos columnas: "cantidad de productos vendidos" y "precio unitario del producto". Queremos crear una nueva columna llamada "ingresos" que sea el producto de estas dos columnas. Para hacer esto, se puede utilizar el siguiente código:

df['ingresos'] = df['cantidad de productos vendidos'] * df['precio unitario del producto']

Usando funciones de Pandas

Pandas tiene muchas funciones que se pueden utilizar para crear una nueva columna en función de otra columna. Por ejemplo, podemos utilizar la función `apply()` para aplicar una función a una columna y crear una nueva columna en función de los resultados de esa función.

Supongamos que tenemos un DataFrame de temperatura en grados Celsius y queremos crear una nueva columna de temperatura en grados Fahrenheit. Podemos utilizar la siguiente fórmula para convertir Celsius a Fahrenheit: `Fahrenheit = (Celsius * 9/5) + 32`. Para crear la nueva columna de temperaturas en grados Fahrenheit, podemos utilizar el siguiente código:

```
def convertir_a_fahrenheit(celsius):
return (celsius * 9/5) + 32

df['Fahrenheit'] = df['Celsius'].apply(convertir_a_fahrenheit)
```

Ejemplos adicionales

También podemos crear una nueva columna en función de otras columnas mediante condiciones lógicas y expresiones booleanas. Por ejemplo, vamos a crear una nueva columna en función de la columna "edad" donde su valor sea "Mayor de edad" si la edad es mayor o igual a 18 años, y "Menor de edad" en caso contrario.

Para ello, utilizamos la función `apply()` junto con una función lambda que verifica si el valor de la columna "edad" es mayor o igual a 18 años. El código sería el siguiente:

```
df['edad_legal'] = df['edad'].apply(lambda x: 'Mayor de edad' if x >= 18 else 'Menor de edad')
```

Otro ejemplo puede ser la creación de una nueva columna en función de varias columnas existentes. Supongamos que queremos crear una nueva columna llamada "promedio" que sea el promedio de las notas de tres asignaturas: "matemáticas", "física" y "química". Para crear esta nueva columna podemos utilizar el siguiente código:

```
df['promedio'] = (df['matemáticas'] + df['física'] + df['química']) / 3
```

Conclusión

Crear una nueva columna en función de otra columna es muy fácil con Pandas y se puede hacer de diferentes formas. Ya sea mediante operaciones aritméticas, funciones de Pandas o expresiones booleanas, siempre hay una solución para crear nuevas columnas y trabajar con grandes conjuntos de datos de manera eficiente.

Preguntas frecuentes

¿Puedo borrar una columna después de crear una nueva columna basada en ella?

Sí, es posible borrar una columna después de crear una nueva columna basada en ella. Puedes utilizar la función `drop()` para eliminar una columna. Por ejemplo, si queremos eliminar la columna "edad" después de crear la columna "edad_legal", podemos utilizar el siguiente código:

df.drop('edad', axis=1, inplace=True)

¿Puedo crear varias columnas nuevas en función de otras columnas?

Sí, es posible crear varias columnas nuevas en función de otras columnas. Simplemente utiliza el método que mejor se adapte a tus necesidades.

¿Puedo utilizar una función personalizada para crear una nueva columna?

Sí, puedes utilizar una función personalizada para crear una nueva columna en función de otra columna. Utiliza la función `apply()` para aplicar tu función personalizada a la columna deseada.

¿Puedo utilizar expresiones booleanas para crear una nueva columna?

Sí, puedes utilizar expresiones booleanas para crear una nueva columna. Simplemente utiliza la función `apply()` junto con una función lambda que evalúa la expresión booleana y devuelve el valor deseado.