Aggiunta di una nuova colonna al dataframe esistente in Panda [2022]

Python, un linguaggio di programmazione interpretato, generico e di alto livello, è recentemente diventato un linguaggio informatico fenomenale grazie alla sua vasta collezione di librerie e alla natura facile da implementare. La popolarità di Python ha fatto un enorme balzo in avanti con l'implementazione della scienza dei dati e dell'analisi dei dati. Esistono migliaia di librerie che possono essere integrate con Python per farlo funzionare in modo efficiente su qualsiasi verticale.

Pandas è una di queste librerie di analisi dei dati progettata esplicitamente per Python per eseguire la manipolazione e l'analisi dei dati. La libreria Pandas è costituita da specifiche strutture di dati e operazioni per gestire tabelle numeriche, analizzare dati e lavorare con serie temporali. In questo articolo imparerai come aggiungere colonne a DataFrame in Panda che già esiste.

Leggi: Pandas Dataframe Astype

Cos'è DataFrame?

Prima di sapere come aggiungere una nuova colonna al DataFrame esistente , diamo prima un'occhiata a DataFrames in Pandas . DataFrame è una struttura dati mutevole sotto forma di un array bidimensionale in grado di memorizzare valori eterogenei con assi etichettati (righe e colonne). DataFrame è una struttura di dati in cui i dati rimangono archiviati in una disposizione logica di modo tabulare (righe e colonne che si intersecano). I tre componenti principali di un DataFrame sono righe, colonne e dati. Creare un DataFrame in Python è molto semplice.

importa panda come pd

l = ['Questo', 'è', 'a', 'Elenco', 'preparazione', 'per', 'DataFrame']

datfr = pd.DataFrame(l)

stampa(datfr)

Il programma sopra creerà un DataFrame di 7 righe e una colonna.

Come aggiungere colonne ai frame di dati esistenti?

Esistono vari modi per aggiungere nuove colonne a un DataFrame in Pandas . Abbiamo già raccolto un'idea su come creare un DataFrame di base utilizzando la libreria Pandas . Prepariamo ora una libreria già esistente e lavoriamo su di essa.

importa panda come pd

# Definire un dizionario contenente i dati dei Professionisti

datfr = {'Nome': ['Karl', 'Gaurav', 'Ray', 'Mimo'],

'Altezza': [6.2, 5.7, 6.1, 5.9],

'Designazione': ['Scienziato', 'Professore', 'Analista dati', 'Analista sicurezza']}

df = pd.DataFrame(datfr)

stampa (df)

Produzione:

Leggi: Tutorial Python Pandas

Tecnica 1: metodo insert()

Ora, per aggiungere nuove colonne al DataFrame esistente, dobbiamo usare il metodo insert(). Prima di implementare il metodo insert(), informaci sul suo funzionamento. DataFrame.insert() consente di aggiungere una colonna in qualsiasi posizione l'analista di dati desidera. Comprende anche diverse possibilità per inserire i valori delle colonne. I programmatori possono specificare l'indice per inserire la colonna di dati in quella particolare posizione.

importa panda come pd

# Definire un dizionario contenente i dati dei Professionisti

datfr = {'Nome': ['Karl', 'Gaurav', 'Ray', 'Mimo'],

'Altezza': [6.2, 5.7, 6.1, 5.9],

'Designazione': ['Scienziato', 'Professore', 'Analista dati', 'Analista sicurezza']}

df = pd.DataFrame(datfr)

df.insert(3, “Età”, [40, 33, 27, 26], Vero)

stampa (df)

Aggiungerà la colonna 'Età' nella terza posizione dell'indice come definito nel metodo insert() come primo parametro.

Tecnica 2: metodo assign()

Un altro metodo per aggiungere una colonna a DataFrame utilizza il metodo assign() della libreria Pandas. Questo metodo usa un approccio diverso per aggiungere una nuova colonna al DataFrame esistente. Dataframe.assign() creerà un nuovo DataFrame insieme a una colonna. Quindi lo aggiungerà al DataFrame esistente.

importa panda come pd

datfr = {'Nome': ['Karl', 'Gaurav', 'Ray', 'Mimo'],

'Altezza': [6.2, 5.7, 6.1, 5.9],

'Designazione': ['Scienziato', 'Professore', 'Analista dati', 'Analista sicurezza']}

dfI = pd.DataFrame(datfr)

dfII = dfI.assign(Location = ['Noida', 'Amsterdam', 'Cambridge', 'Bangaluru'])

stampa(dfII)

PRODUZIONE:

Tecnica 3: creazione di un nuovo elenco come colonna

L'ultimo metodo che i programmatori possono utilizzare per aggiungere una colonna a DataFrame consiste nel generare un nuovo elenco come colonna di dati separata e aggiungere la colonna al DataFrame esistente.

importa panda come pd

datfr = {'Nome': ['Karl', 'Gaurav', 'Ray', 'Mimo'],

'Altezza': [6.2, 5.7, 6.1, 5.9],

'Designazione': ['Scienziato', 'Professore', 'Analista dati', 'Analista sicurezza']}

df = pd.DataFrame(datfr)

loc = ['Noida', 'Amsterdam', 'Cambridge', 'Bangaluru']

df['Posizione'] = loc

stampa (df)

PRODUZIONE:

Checkout: Domande sull'intervista di Pandas

Conclusione

Gli analisti di dati eseguono un'operazione principale per aggiungere un ulteriore set di dati in un formato a colonne. Esistono diversi approcci che un analista di dati o un programmatore possono utilizzare per aggiungere una nuova colonna a un DataFrame esistente in Pandas. Questi metodi renderanno i programmatori a portata di mano per aggiungere colonne di dati in qualsiasi momento durante l'analisi dei dati di Pandas.

Se sei curioso di conoscere DataFrame in Pandas, dai un'occhiata all'Executive PG Program in Data Science di IIIT-B e upGrad, creato per i professionisti che lavorano e offre oltre 10 casi di studio e progetti, workshop pratici pratici, tutoraggio con esperti del settore, 1 contro 1 con mentori del settore, oltre 400 ore di apprendimento e assistenza al lavoro con le migliori aziende.