logo

TechCodeview

Dodanie nowej kolumny do istniejącej ramki danych w Pandach

Dodawanie nowych kolumn do istniejącej ramki DataFrame jest podstawowym zadaniem w analizie danych z wykorzystaniem Pandy . Pozwala wzbogacić dane o dodatkowe informacje oraz ułatwić dalszą analizę i manipulację. W tym artykule zostaną omówione różne metody dodawania nowych kolumn, w tym proste przypisywanieinsert()>metoda,assign()>metoda. Omówmy dodanie nowych kolumn do istniejącej ramki DataFrame Pandy.

Co to jest ramka danych Pandy?

A Ramka danych Pandy to dwuwymiarowa, potencjalnie heterogeniczna tabelaryczna struktura danych o zmiennym rozmiarze, z oznaczonymi osiami (wiersze i kolumny). Jest to podstawowa struktura danych w ekosystemie nauki o danych Pythona i zapewnia zaawansowany sposób pracy z danymi tabelarycznymi.



Oto kilka kluczowych cech Pandas DataFrame:

  • Reprezentacja danych: Przechowuje dane w formacie tabeli z wierszami i kolumnami.
  • Heterogeniczne typy danych: Może przechowywać różne typy danych w różnych kolumnach (np. liczby całkowite, zmiennoprzecinkowe, łańcuchy znaków, wartości logiczne).
  • Etykietowanie: Każdy wiersz i kolumna ma etykietę (nazwy indeksu i kolumny).
  • Zmienny: Umożliwia manipulację i modyfikację danych.
  • Potężne operacje: Zapewnia różne funkcje i metody analizy, manipulacji i eksploracji danych.
  • Rozciągliwy: Można go dostosowywać i rozszerzać o dodatkowe funkcjonalności za pośrednictwem bibliotek i funkcji zdefiniowanych przez użytkownika.

Istnieje wiele sposobów dodania nowej kolumny do istniejącej ramki danych w Pandach Pyton :

  • Tworzenie przykładowej ramki danych
  • Używając Dataframe.insert() metoda
  • Używając Ramka danych.przypisać() metoda
  • Korzystanie ze słownika
  • Korzystanie z listy
  • Za pomocą .miejsce()
  • Dodawanie więcej niż jednej kolumny w istniejącej ramce danych

Tworzenie przykładowej ramki danych

Tutaj tworzymy przykładową ramkę danych:



Python3






import> pandas as pd> data>=> {>'Name'>: [>'Jai'>,>'Princi'>,>'Gaurav'>,>'Anuj'>],> >'Height'>: [>5.1>,>6.2>,>5.1>,>5.2>],> >'Qualification'>: [>'Msc'>,>'MA'>,>'Msc'>,>'Msc'>]}> df>=> pd.DataFrame(data)> print>(df)> 

>

>

Wyjście: 

   Name Height Qualification     0    Jai 5.1 Msc   1    Princi 6.2 MA   2   Gaurav 5.1 Msc   3   Anuj 5.2 Msc>

Pamiętaj, że długość listy powinna odpowiadać długości kolumny indeksu, w przeciwnym razie wyświetli się błąd.

Dodaj nową kolumnę do istniejącej ramki danych za pomocą DataFrame.insert()

Daje swobodę dodania kolumny w dowolnej pozycji, a nie tylko na końcu. Zapewnia także różne opcje wstawiania wartości kolumn.

Python3




import> pandas as pd> # Define a dictionary containing Students data> data>=> {>'Name'>: [>'Jai'>,>'Princi'>,>'Gaurav'>,>'Anuj'>],> >'Height'>: [>5.1>,>6.2>,>5.1>,>5.2>],> >'Qualification'>: [>'Msc'>,>'MA'>,>'Msc'>,>'Msc'>]}> # Convert the dictionary into DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data)> # Using DataFrame.insert() to add a column> df.insert(>2>,>'Age'>, [>21>,>23>,>24>,>21>],>True>)> # Observe the result> print>(df)> 

>

>

Wyjście: 

  Name Height Age Qualification     0   Jai 5.1 21 Msc   1   Princi 6.2 23 MA   2   Gaurav 5.1 24 Msc   3    Anuj 5.2 21 Msc>

Dodawanie kolumn do Pandas DataFrame przy użyciu Dataframe.sign()

Ta metoda utworzy nową ramkę danych z nową kolumną dodaną do starej ramki danych.

Python3




import> pandas as pd> # Define a dictionary containing Students data> data>=> {>'Name'>: [>'Jai'>,>'Princi'>,>'Gaurav'>,>'Anuj'>],> >'Height'>: [>5.1>,>6.2>,>5.1>,>5.2>],> >'Qualification'>: [>'Msc'>,>'MA'>,>'Msc'>,>'Msc'>]}> # Convert the dictionary into DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data)> # Using 'Address' as the column name and equating it to the list> df2>=> df.assign(address>=>[>'Delhi'>,>'Bangalore'>,>'Chennai'>,>'Patna'>])> print>(df2)>

czy Kat Timf jest prawnikiem 

>

>

Wyjście: 

   Name Height Qualification address     0    Jai 5.1 Msc Delhi   1    Princi 6.2 MA Bangalore   2    Gaurav 5.1 Msc Chennai   3    Anuj 5.2 Msc Patna>

Pandy Dodaj kolumnę do DataFrame za pomocą słownika

Możemy użyć A Słownik Pythona aby dodać nową kolumnę w pandas DataFrame. Użyj istniejącej kolumny jako wartości kluczowych, a odpowiadające im wartości będą wartościami nowej kolumny.

Python3




# Import pandas package> import> pandas as pd> # Define a dictionary containing Students data> data>=> {>'Name'>: [>'Jai'>,>'Princi'>,>'Gaurav'>,>'Anuj'>],> >'Height'>: [>5.1>,>6.2>,>5.1>,>5.2>],> >'Qualification'>: [>'Msc'>,>'MA'>,>'Msc'>,>'Msc'>]}> # Define a dictionary with key values of> # an existing column and their respective> # value pairs as the # values for our new column.> address>=> {>'Delhi'>:>'Jai'>,>'Bangalore'>:>'Princi'>,> >'Patna'>:>'Gaurav'>,>'Chennai'>:>'Anuj'>}> # Convert the dictionary into DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data)> # Provide 'Address' as the column name> df[>'Address'>]>=> address> # Observe the output> print>(df)> 

>

>

Wyjście: 

  Name Height Qualification Address     0   Jai 5.1 Msc Delhi   1   Princi 6.2 MA Bangalore   2   Gaurav 5.1 Msc Chennai   3    Anuj 5.2 Msc Patna>

Dodawanie nowej kolumny do ramki danych Pandas za pomocą listy

W tym przykładzie Pandy dodają nowe kolumny z listy Adres do istniejącej ramki danych Pandas przy użyciu słownika i listy.

Python3




# Declare a list that is to be converted into a column> address>=> [>'Delhi'>,>'Bangalore'>,>'Chennai'>,>'Patna'>]> # Using 'Address' as the column name> # and equating it to the list> df[>'Address'>]>=> address> print>(df)> 

>

>

Wyjście: 

  Name Height Qualification Address     0   Jai 5.1 Msc Delhi   1   Princi 6.2 MA Bangalore   2   Gaurav 5.1 Msc Chennai   3    Anuj 5.2 Msc Patna>

Dodaj nową kolumnę do istniejącej ramki danych Pandas za pomocą Dataframe.loc()

W tym przykładzie tworzy Pandas DataFrame o nazwiedf>z kolumnami Nazwa, Wysokość i Kwalifikacja i dodaje nową kolumnę Adres za pomocąloc>atrybut.

Python3




import> pandas as pd> data>=> {>'Name'>: [>'Jai'>,>'Princi'>,>'Gaurav'>,>'Anuj'>],> >'Height'>: [>5.1>,>6.2>,>5.1>,>5.2>],> >'Qualification'>: [>'Msc'>,>'MA'>,>'Msc'>,>'Msc'>]}> df>=> pd.DataFrame(data)> # Create the list of new column values> address>=> [>'Delhi'>,>'Bangalore'>,>'Chennai'>,>'Patna'>]> # Add the new column using loc> df.loc[:,>'Address'>]>=> address> print>(df)> 

>

>

Wyjście: 

  Name Height Qualification Address     0    Jai 5.1 Msc Delhi   1   Princi 6.2 MA Bangalore   2   Gaurav 5.1 Msc Chennai   3   Anuj 5.2 Msc Patna>

Dodawanie więcej niż jednej kolumny w istniejącej ramce danych

W tym przykładzie rozwija istniejącą ramkę danych Pandasdf>z dwiema nowymi kolumnami, Wiek i Stan, przy użyciu odpowiednich list danych.

lista Java jest pusta

Python3




import> pandas as pd> data>=> {>'Name'>: [>'Jai'>,>'Princi'>,>'Gaurav'>,>'Anuj'>],> >'Height'>: [>5.1>,>6.2>,>5.1>,>5.2>],> >'Qualification'>: [>'Msc'>,>'MA'>,>'Msc'>,>'Msc'>],> >'Address'>: [>'Delhi'>,>'Bangalore'>,>'Chennai'>,>'Patna'>]}> df>=> pd.DataFrame(data)> # Define new data for additional columns> age>=> [>22>,>25>,>23>,>24>]> state>=> [>'NCT'>,>'Karnataka'>,>'Tamil Nadu'>,>'Bihar'>]> # Add multiple columns using dictionary assignment> new_data>=> {>'Age'>: age,>'State'>: state }> df>=> df.assign(>*>*>new_data)> print>(df)> 

>

>

Wyjście: 

   Name Height Qualification Address Age State     0    Jai 5.1 Msc Delhi 22 NCT   1   Princi 6.2 MA Bangalore 25 Karnataka   2    Gaurav 5.1 Msc Chennai 23 Tamil Nadu   3   Anuj 5.2 Msc Patna 24 Bihar>

Wniosek

Zrozumienie sposobu dodawania nowych kolumn do DataFrames jest niezbędne do eksploracji i manipulacji danymi w Pandach. Wybór odpowiedniej metody zależy od konkretnego kontekstu i pożądanego rezultatu. Opanowując te techniki, możesz skutecznie manipulować danymi, analizować je i uzyskiwać cenne informacje.