logo

TechCodeview

Dodajanje novega stolpca obstoječemu DataFrame v Pandas

Dodajanje novih stolpcev obstoječemu DataFrame je temeljna naloga pri analizi podatkov z uporabo Pande . Omogoča vam, da svoje podatke obogatite z dodatnimi informacijami in olajšate nadaljnje analize in manipulacije. Ta članek bo raziskal različne metode za dodajanje novih stolpcev, vključno s preprosto dodelitvijo,insert()>metoda,assign()>metoda. Pogovorimo se o dodajanju novih stolpcev obstoječemu Pandas DataFrame.

Kaj je Pandas DataFrame?

A Pandas DataFrame je dvodimenzionalna, velikostno spremenljiva, potencialno heterogena tabelarična podatkovna struktura z označenimi osmi (vrstice in stolpci). Je temeljna podatkovna struktura v ekosistemu podatkovne znanosti Python in zagotavlja zmogljiv način za delo s tabelarnimi podatki.



Tukaj je nekaj ključnih funkcij Pandas DataFrame:

  • Predstavitev podatkov: Shranjuje podatke v obliki tabele z vrsticami in stolpci.
  • Heterogeni tipi podatkov: Lahko vsebuje različne tipe podatkov v različnih stolpcih (npr. cela števila, plavajoče vrednosti, nize, logične vrednosti).
  • Označevanje: Vsaka vrstica in stolpec ima oznako (imena indeksa in stolpca).
  • Spremenljiv: Omogoča manipulacijo in spreminjanje podatkov.
  • Močne operacije: Zagotavlja različne funkcije in metode za analizo podatkov, manipulacijo in raziskovanje.
  • Razširljivo: Lahko se prilagodi in razširi z dodatnimi funkcijami prek knjižnic in uporabniško definiranih funkcij.

Obstaja več načinov za dodajanje novega stolpca obstoječemu DataFrame v Pandas in Python :

  • Ustvarjanje vzorčnega podatkovnega okvira
  • Z uporabo Dataframe.insert() metoda
  • Z uporabo Dataframe.assign() metoda
  • Uporaba slovarja
  • Uporaba seznama
  • Uporaba .place()
  • Dodajanje več kot enega stolpca v obstoječi podatkovni okvir

Ustvarjanje vzorčnega podatkovnega okvira

Tukaj ustvarjamo vzorčni podatkovni okvir:



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)> 

>

>

Izhod: 

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

Upoštevajte, da se mora dolžina vašega seznama ujemati z dolžino stolpca indeksa, sicer bo prikazana napaka.

Dodajte nov stolpec obstoječemu okvirju Datframe z uporabo DataFrame.insert()

Omogoča svobodo dodajanja stolpca na poljubnem položaju in ne le na koncu. Ponuja tudi različne možnosti za vstavljanje vrednosti stolpcev.

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)> 

>

>

Izhod: 

  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>

Dodajanje stolpcev v Pandas DataFrame z uporabo Dataframe.assign()

Ta metoda bo ustvarila nov podatkovni okvir z novim stolpcem, dodanim staremu podatkovnemu okvirju.

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)> 

>

>

Izhod: 

   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>

Pandas Dodaj stolpec v DataFrame s pomočjo slovarja

Uporabimo lahko a Slovar Python da dodate nov stolpec v pandas DataFrame. Uporabite obstoječi stolpec kot ključne vrednosti in njihove ustrezne vrednosti bodo vrednosti za nov stolpec.

Python3




java array sort

# 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)> 

>

>

Izhod: 

  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>

Dodajanje novega stolpca v Pandas DataFrame z uporabo seznama

V tem primeru Pande dodajo nove stolpce s seznama Naslov na obstoječi Pandas DataFrame z uporabo slovarja in seznama.

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)> 

>

>

Izhod: 

  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>

Dodajte nov stolpec obstoječemu Pandas DataFrame z uporabo Dataframe.loc()

V tem primeru ustvari Pandas DataFrame z imenomdf>s stolpci Ime, Višina in Kvalifikacija ter doda nov stolpec Naslov z uporaboloc>atribut.

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)> 

>

>

Izhod: 

  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>

Dodajanje več kot enega stolpca v obstoječi podatkovni okvir

V tem primeru razširi obstoječi Pandas DataFramedf>z dvema novima stolpcema, Starost in Stanje, z uporabo ustreznih seznamov podatkov.

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)> 

>

>

Izhod: 

   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>

Zaključek

Razumevanje, kako dodati nove stolpce v DataFrames, je bistveno za raziskovanje podatkov in manipulacijo v Pandas. Izbira ustrezne metode je odvisna od specifičnega konteksta in želenega rezultata. Z obvladovanjem teh tehnik lahko učinkovito manipulirate s svojimi podatki, jih analizirate in pridobite dragocene vpoglede.