Pandas DataFrame DataFrame.assign() Función
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Sintaxis de
pandas.DataFrame.assign()
: -
Códigos de ejemplo:
DataFrame.assign()
Método para asignar una sola columna -
Códigos de ejemplo:
DataFrame.assign()
Método para asignar múltiples columnas
![Pandas DataFrame DataFrame.assign() Función](/img/Python-Pandas/ag-feature-image---Pandas-DataFrame-DataFrame.assign-function.webp)
La función Python Pandas DataFrame.assign()
asigna nuevas columnas al DataFrame
.
Sintaxis de pandas.DataFrame.assign()
:
DataFrame.assign(**kwargs)
Parámetros
**kwargs |
argumentos de palabras clave para la función assign() . Los nombres de columna que se asignan a DataFrame se pasan como argumentos de palabra clave. |
Retorna
Devuelve el objeto DataFrame
con nuevas columnas asignadas junto con las existentes.
Códigos de ejemplo: DataFrame.assign()
Método para asignar una sola columna
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Cost Price':
[100, 200],
'Selling Price':
[200, 400]})
new_df=df.assign(Profit=df["Selling Price"]-
df["Cost Price"])
print(new_df)
La llamada DataFrame
es
Cost Price Selling Price
0 100 200
1 200 400
Resultado:
Cost Price Selling Price Profit
0 100 200 100
1 200 400 200
Asigna una nueva columna Profit
al DataFrame
que corresponde a la diferencia entre las columnas “Precio de venta” y “Precio de coste”.
También podemos asignar una nueva columna a df
usando la función lambda
para los objetos llamables.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Cost_Price':
[100, 200],
'Selling_Price':
[200, 400]})
new_df=df.assign(Profit=lambda x:
x.Selling_Price-
x.Cost_Price)
print(new_df)
El llamador DataFrame
es
Cost Price Selling Price
0 100 200
1 200 400
Resultado:
Cost_Price Selling_Price Profit
0 100 200 100
1 200 400 200
Códigos de ejemplo: DataFrame.assign()
Método para asignar múltiples columnas
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Cost_Price':
[100, 200],
'Selling_Price':
[200, 400]})
new_df=df.assign(Cost_Price_Euro =
df['Cost_Price']*1.11,
Selling_Price_Euro =
df['Selling_Price']*1.11)
print(new_df)
La llamada DataFrame
es
Cost Price Selling Price
0 100 200
1 200 400
Resultado:
Cost_Price Selling_Price Cost_Price_Euro Selling_Price_Euro
0 100 200 111.0 222.0
1 200 400 222.0 444.0
Asigna dos nuevas columnas Cost_Price_Euro
y Selling_Price_Euro
a df
que se derivan de las columnas existentes Cost_Price
y Selling_Price
respectivamente.
También podemos asignar múltiples columnas a df
usando la función lambda
para los objetos llamables.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Cost_Price':
[100, 200],
'Selling_Price':
[200, 400]})
new_df=df.assign(Cost_Price_Euro =
lambda x: x.Cost_Price*1.11,
Selling_Price_Euro =
lambda x: x.Selling_Price*1.11)
print(new_df)
El llamador DataFrame
es
Cost Price Selling Price
0 100 200
1 200 400
Resultado:
Cost_Price Selling_Price Cost_Price_Euro Selling_Price_Euro
0 100 200 111.0 222.0
1 200 400 222.0 444.0
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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