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¿Cómo usar el método concat de Pandas? |
Explora la funcionalidad del método 'concat' en Pandas para combinar DataFrames de manera eficiente. Aprende estrategias y casos de uso para optimizar la manipulación de datos en Python. |
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El método concat() de Pandas, es un método que nos permite concatenar objetos de Pandas (Series o DataFrames) a lo largo de un eje en particular. A continuación veremos un pequeño ejemplo sobre como funciona este método y cómo podemos utilizarlo para concatenar información.
import pandas as pd
cliente_uno = pd.DataFrame({
'Identificador': [1, 2, 3, 4, 5],
'Nombre': ['James', 'Emma', 'Liam', 'Olivia', 'William'],
'Edad': [25, 30, 22, 24, 32],
'Email': ['james@email.com', 'emma@email.com', 'liam@email.com', 'olibia@email.com', 'william@email.com'],
'Telefono': ['1234567890', '0987654321', '1230984567', '1234567893', '1237897654'],
})
clientes_dos = pd.DataFrame({
'Identificador': [6, 7, 8, 9, 10],
'Nombre': ['Jane', 'Henry', 'Alexander', 'Mia', 'Ava'],
'Edad': [28, 35, 26, 27, 40],
'Email': ['janet@gmail.com', 'henry@email.com', 'alexander@email.com', 'mia@gmail.com', 'ava@email.com'],
})
clientes_totales = pd.concat([cliente_uno, clientes_dos], ignore_index=True)
print(clientes_totales)output del código:
Identificador Nombre Edad Email Telefono
0 1 James 25 james@email.com 1234567890
1 2 Emma 30 emma@email.com 0987654321
2 3 Liam 22 liam@email.com 1230984567
3 4 Olivia 24 olibia@email.com 1234567893
4 5 William 32 william@email.com 1237897654
5 6 Jane 28 janet@gmail.com NaN
6 7 Henry 35 henry@email.com NaN
7 8 Alexander 26 alexander@email.com NaN
8 9 Mia 27 mia@gmail.com NaN
9 10 Ava 40 ava@email.com NaNEn este ejemplo tenemos dos diferentes Dataframes con las información de algunos clientes, el primer Dataframe contiene el identificador, el nombre, la edad, el email y el telefono de los usuarios y el segundo Dataframe contiene las mismas columnas excepto por el telefono. Para concatenar estos dos DataFrames en uno solo podemos hacer uso del método concat(), este método te permite concatenar dos objetos de Pandas a lo largo de cualquier eje, verticalmente u horizontalmente, en nuestro ejemplo concatenamos los dos Dataframes verticalmente y además puedes ver que al segundo Dataframe en la columna Telefono le coloca el valor de NaN ya que el primer DataFrame si tiene valores para esta columna pero el segundo no.
Pandas es una de las librerías de Python más utilizadas, especialmente en el campo de Machine Learning, si quieres aprender más sobre Pandas, te recomendamos estos ejercicios gratis sobre Pandas para machine learning.
Pandas es una de las librerías más utilizadas de Python, y uno de sus métodos más importantes es el método concat, este método es una función que nos permite concatenar diferentes estructuras u objetos de Pandas como las Series o los DataFrames a lo largo de un eje específico. Esto significa que podemos unirlos con respecto a un eje vertical u horizontal según especifiquemos. Además, este método nos ofrece la posibilidad de aplicar una lógica de conjuntos al momento de realizar la concatenación, por ejemplo, podemos elegir si queremos incluir todas las etiquetas, solo las etiquetas comunes en los dos objetos, entre otras combinaciones.
El método concat() puede recibir varios parámetros, a continuación veremos cuales son y como funcionan.
dataframe_one.concat(
objs,
axis=0,
join='outer',
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
sort=False,
copy=None
);objs: El parámetro (objs) es el parámetro que recibe una secuencia o mapeo de objetos (Series o Dataframes) que se van a concatenar. Si se pasa un mapeo, la claves ordenadas se utilizarán como el argumento Keys a menos que se pase un valor para este argumento, en cuyo caso se seleccionarán esos valores. Cualquier objetoNoneserá descartado silenciosamente, a menos que todos seanNone, en cuyo caso se generará unValueError.axis: Es el argumento en el cual le puedes especificar al método en cual eje se debe hacer la concatenación, los valores (0, 'index') se refiere al eje vertical (filas) y los valores (1, 'columns') se refiere al eje horizontal (columnas).join: Este parámetro determina el tipo de unión que se aplica a los ejes que no son el de concatenación. Por defecto es 'outer', que significa que se incluyen todas las etiquetas, aunque no sean comunes a todos los objetos. Si se especifica 'inner', se incluyen solo las etiquetas comunes a todos los objetos.ignore_index: Este parámetro es un valor booleano que indica si se debe ignorar el índice de los objetos originales y asignar uno nuevo al resultado de la concatenación. Por defecto esFalse, lo que significa que se mantiene el índice original. Si se especificaTrue, se ignora el índice original y se asigna uno nuevo numérico.Keys: Este parámetro representa una lista de etiquetas que se usan para crear un índice jerárquico en el resultado de la concatenación. Esto puede ser útil para identificar el origen de cada fila o columna.levels: Este parámetro recibe una lista de listas que especifica los niveles del índice jerárquico si se usa el argumento Keys. Por defecto esNone, lo que significa que se usan los valores únicos de las etiquetas deKeyscomo niveles.names: Este parámetro recibe una lista de nombres que se asignan a los niveles del índice jerárquico si se usa el argumentoKeys. Por defecto esNone, lo que significa que no se asignan nombres a los niveles.verify_integrity: Este parámetro recibe un booleano que indica si se debe verificar que el resultado de la concatenación no tenga etiquetas duplicadas. por defecto esfalselo que significa que no se verifica. Si se especificaTrue, se verifica y se lanza una excepción si hay etiquetas duplicadas.sort: Este parámetro recibe un booleano que indica si se debe ordenar alfabéticamente las etiquetas del eje que no es el de concatenación. Por defecto esFalse, lo que significa que no se ordenan. Si se especificaTrue, entonces si se ordenan.copy: Este parámetro recibe un valor booleano que indica si se deben copiar los datos de los objetos originales o no. Por defecto esTrue, lo que significa que se copian. Si se especificaFalse, se evita la copia si es posible.
A continuación veremos algunos ejemplos de uso con el método concat() y varias de sus variaciones con DataFrames y Series.
import pandas as pd
users_us = pd.DataFrame({
'User_id': [1, 2, 3, 4, 5],
'Username': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Jane', 'Thomas'],
'Age': [25, 30, 22, 24, 34]
})
users_mx = pd.DataFrame({
'User_id': [6, 7, 8],
'Username': ['Axel', 'Camilo', 'Ariana'],
'Age': [28, 35, 26]
})
all_users = pd.concat([users_us, users_mx], ignore_index=True)
print(all_users)output del código:
User_id Username Age
0 1 Alice 25
1 2 Bob 30
2 3 Charlie 22
3 4 Jane 24
4 5 Thomas 34
5 6 Axel 28
6 7 Camilo 35
7 8 Ariana 26En este ejemplo tenemos dos Dataframes, el primero es un Dataframe de usuarios de US (United States) y el segundo es un Dataframe de usuarios de MX (México). Para concatenar los dos Dataframes de usuarios utilizamos el método concat() y le pasamos los dos Dataframes en una lista, esto creará un nuevo Dataframes con la información de todos los usuarios.
import pandas as pd
countries_america = pd.DataFrame({
'Country_code': ['USA', 'CAN', 'MX', "COL"],
'Population': [330, 29, 38, 67]
})
countries_europe = pd.DataFrame({
'Country_code': ['GER', 'FRA', 'ITA'],
'Population': [83, 67, 60]
})
countries_asia = pd.DataFrame({
'Country_code': ['CN', 'IN', 'JP'],
'Population': [57, 77, 63]
})
all_countries = pd.concat([countries_america, countries_europe, countries_asia], axis=1)
print(all_countries)output del código:
Country_code Population Country_code Population Country_code Population
0 USA 330 GER 83.0 CN 57.0
1 CAN 29 FRA 67.0 IN 77.0
2 MX 38 ITA 60.0 JP 63.0
3 COL 67 NaN NaN NaN NaNEn este ejemplo tenemos tres diferentes Dataframes, el primero contiene algunos países de America, el segundo países de Europa y el tercero países de Asia. Para concatenar estos tres Dataframes horizontalmente, simplemente necesitamos usar el método concat() con dos parámetros, el primero son los tres Dataframe dentro de una lista y el segundo parámetro es axis=1 que le indica al método que tiene que hacer la concatenación horizontalmente.
import pandas as pd
countries_america = pd.DataFrame({
'Country_code': ['USA', 'CAN', 'MX', "COL"],
'Population': [330, 29, 38, 67]
})
countries_europe = pd.DataFrame({
'Country_code': ['GER', 'FRA', 'ITA'],
'Population': [83, 67, 60]
})
countries_asia = pd.DataFrame({
'Country_code': ['CN', 'IN', 'JP'],
'Population': [57, 77, 63]
})
all_countries = pd.concat([countries_america, countries_europe, countries_asia], keys=['America', 'Europa', 'Asia'])
print(all_countries)output del código:
Country_code Population
America 0 USA 330
1 CAN 29
2 MX 38
3 COL 67
Europa 0 GER 83
1 FRA 67
2 ITA 60
Asia 0 CN 57
1 IN 77
2 JP 63En este ejemplo tenemos un set de Dataframes similar al ejemplo anterior, pero en este caso queremos concatenarlos verticalmente y colocarle una key a cada uno de ellos. Para esto, simplemente debemos pasarle al método concat() la lista de Dataframes y además el parámetro keys con una lista que contine las keys para cada uno de los Dataframes.
import pandas as pd
user_ids_uno = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], name='User_id')
user_ids_two = pd.Series([6, 7, 8, 9, 10], name='User_id')
all_users = pd.concat([user_ids_uno, user_ids_two], ignore_index=True)
print(all_users)output del código:
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
7 8
8 9
9 10
Name: User_id, dtype: int64El método concat() también nos permite concatenar Series. En este ejemplo tenemos dos Series con el id de varios usuarios y para concatenarlos simplemente necesitamos utilizar el método concat() y pasarle la lista de Series que queremos concatenar, también puedes utilizar los demás parámetros para modificar la concatenación según tus necesidades.
Estos son solo algunos ejemplos de uso con el método concat(), pero existen muchísimos más, como vimos en la sección de parámetros este método puede recibir bastantes configuraciones que te permiten modificar la concatenación de los objetos de Pandas según tus necesidades.
El método concat() es uno de los métodos más interesantes de la librería de Pandas, este método te permite concatenar dos objetos de Pandas, como Series o Dataframes a lo largo de un eje específico (Vertical u Horizontal). En este artículo hemos visto cómo funciona este método, además de los parámetros que recibe y también algunos ejemplos de uso comunes que te ayudarán a entender mejor este método.
Espero que este artículo te haya sido de utilidad, recuerda practicar tanto como puedas ya que la mejor forma de aprender a trabajar con cualquier tecnología es practicar y resolver problemas con ella. Si quieres llevar tus habilidades de programación con Python y Pandas al siguiente nivel, te invito a que realices el tutorial gratis de Pandas para Machine Learning de 4Geeks, donde aprenderás más conceptos acerca de Python y Pandas, dos recursos escenciales para cualquier desarrollador. Para explorar más sobre Pandas y análisis de datos, y para llevar tus habilidades al siguiente nivel, te invitamos a registrarte de forma gratuita en 4Geeks.com.