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Python y Librerías para Ciencias de Datos
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Palabras 240Tiempo de lectura 1 min
Jan 9, 2025
Jan 11, 2025
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No siempre recibimos los DataFrames en perfectas condiciones, por ejemplo, es posible que quisiéramos agregar una nueva columna derivada de columnas existentes:
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  • Este código crearía una nueva columna 'total_ventas' sumando 'ventas' y 'descuento’:
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  • Este código crearía una nueva columna clasificando las ventas como ‘Alta’ o ‘Baja’, según corresponda:
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  • Este código crearía una nueva columna calculando el porcentaje de ventas sobre el total de ventas:
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★ღ Ejercicios ★ღ✰

  • Agregar una nueva columna en homelessness, llamada total y que contenga la suma de las columnas individuals y family_members:
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  • Agregar una nueva columna p_homeless como la proporción de la población total de personas sin hogar en relación con la población del estado:
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  • Agrega una columna a la tabla homelesness, llamada indiv_per_10k, que contenga el número de personas sin hogar por cada diez mil habitantes en cada estado, utilizando state_pop como la población del estado:
Esta es una formula que busca calcular la cantidad de personas sin hogar por cada 10.000 habitantes.
Donde:
  • indivindiv_per_10k = Es el número de individuos sin hogar en el estado.
  • state_pop = Es la población total del estado.
  • 10000 = La escala que usamos para obtener el número por cada 10.000 habitantes
Si por ejemplo tuviéramos 500 personas sin hogar, en una población total de 1,000,000, lo calcularíamos de esta forma:
Esto lo interpretamos como que este estado tiene 5 personas sin hogar por cada 10.000 habitantes.
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