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👨🏽💻¿Cómo Agregar una COLUMNA a un DATAFRAME en PYTHON? - Curso Pandas #5
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¿Necesitas agregar una columna a un dataframe en Python? ¡Pues entra que te lo enseño a hacer de tres maneras diferentes!
👉🏻 En este vídeo del curso de pandas en python veremos 3 formas distintas de agregar una columna a un dataframe. Cada método puede ser útil en una situación diferente:
1) Utilizando la sintaxis básica de pandas: Similar a agregar un nuevo elemento a un diccionario de python.
2) Utilizando el método assign sobre el dataframe de pandas. Este método inserta la nueva columna al final del dataframe.
3) Utilizando el método insert sobre el dataframe. Este método nos permite insertar una nueva columna en la posición que indiquemos.
👉🏻 En este curso de pandas desde cero con Python aprenderemos a trabajar con Dataframes. A crearlos, modificarlos, limpiar los datos, filtrar la información y mucho más.
👉🏻 La librería Pandas de Python es imprescindible para para labores de Data Science o de ciencia de datos. Nos permite gestionar los datasets de forma eficiente y ágil.
🎬 TIMESTAMPS:
00:00 - ¿Cómo agregar listas a un dataframe?
00:57 - Agregar una columna a un dataframe con la sintaxis básica
01:42 - Agregar una columna a un dataframe con el método assign
02:34 - Agregar una columna a un dataframe con el método insert
👉🏻 En este vídeo del curso de pandas en python veremos 3 formas distintas de agregar una columna a un dataframe. Cada método puede ser útil en una situación diferente:
1) Utilizando la sintaxis básica de pandas: Similar a agregar un nuevo elemento a un diccionario de python.
2) Utilizando el método assign sobre el dataframe de pandas. Este método inserta la nueva columna al final del dataframe.
3) Utilizando el método insert sobre el dataframe. Este método nos permite insertar una nueva columna en la posición que indiquemos.
👉🏻 En este curso de pandas desde cero con Python aprenderemos a trabajar con Dataframes. A crearlos, modificarlos, limpiar los datos, filtrar la información y mucho más.
👉🏻 La librería Pandas de Python es imprescindible para para labores de Data Science o de ciencia de datos. Nos permite gestionar los datasets de forma eficiente y ágil.
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