Pandas의 기존 데이터 프레임에 새 열 추가 [2022]

해석된 범용 고급 프로그래밍 언어인 Python은 방대한 라이브러리 컬렉션과 구현하기 쉬운 특성으로 인해 최근 경이적인 컴퓨팅 언어가 되었습니다. Python의 인기는 데이터 과학 및 데이터 분석의 구현과 함께 엄청난 도약을 했습니다. Python과 통합하여 모든 분야에서 효율적으로 작동할 수 있는 수천 개의 라이브러리가 있습니다.

Pandas 는 Python이 데이터 조작 및 데이터 분석을 수행하도록 명시적으로 설계된 데이터 분석 라이브러리 중 하나입니다. Pandas 라이브러리는 숫자 테이블을 처리하고, 데이터를 분석하고, 시계열로 작업하기 위한 특정 데이터 구조 및 작업으로 구성됩니다. 이 기사에서는 이미 존재하는 Pandas의 DataFrame에 열을 추가 하는 방법을 알게 될 것입니다.

읽기: Pandas Dataframe Astype

데이터프레임이란?

기존 DataFrame에 새 열을 추가하는 방법을 알기 전에 먼저 Pandas 의 DataFrames를 살펴보겠습니다. DataFrame은 레이블이 지정된 축(행 및 열)과 함께 이종 값을 저장할 수 있는 2차원 배열 형태의 가변 데이터 구조입니다. DataFrame은 데이터가 테이블 형식(교차 행과 열)의 논리적 배열로 저장된 상태로 유지되는 데이터 구조입니다. DataFrame의 세 가지 주요 구성 요소는 행, 열 및 데이터입니다. Python에서 DataFrame을 만드는 것은 매우 쉽습니다.

pandas를 pd로 가져오기

l = ['This', 'is', 'a', 'List', 'preparing', 'for', 'DataFrame']

datfr = pd.DataFrame(l)

인쇄(datfr)

위의 프로그램은 7행 1열의 DataFrame을 생성합니다.

기존 DataFrame에 열을 추가하는 방법은 무엇입니까?

Pandas 에서 DataFrame에 새 열을 추가하는 다양한 방법이 있습니다. 우리는 이미 Pandas 라이브러리를 사용하여 기본 DataFrame을 만드는 방법에 대한 아이디어를 모았습니다. 이제 이미 존재하는 라이브러리를 준비하고 작업해 보겠습니다.

pandas를 pd로 가져오기

# 전문가의 데이터가 포함된 사전 정의

datfr = {'이름': ['칼', '가우라브', '레이', '미모'],

'높이': [6.2, 5.7, 6.1, 5.9],

'지정': ['과학자', '교수', '데이터 분석가', '보안 분석가']}

df = pd.DataFrame(datfr)

인쇄(df)

산출:

읽기: Python Pandas 자습서

기법 1: insert() 메서드

이제 기존 DataFrame에 새 열을 추가하려면 insert() 메서드를 사용해야 합니다. insert() 메소드를 구현하기 전에 작동에 대해 알려주십시오. DataFrame.insert()를 사용하면 데이터 분석가가 원하는 모든 위치에 열을 추가할 수 있습니다. 또한 열 값을 주입하기 위한 여러 가능성을 수용합니다. 프로그래머는 인덱스를 지정하여 해당 특정 위치에 데이터 열을 삽입할 수 있습니다.

pandas를 pd로 가져오기

# 전문가의 데이터가 포함된 사전 정의

datfr = {'이름': ['칼', '가우라브', '레이', '미모'],

'높이': [6.2, 5.7, 6.1, 5.9],

'지정': ['과학자', '교수', '데이터 분석가', '보안 분석가']}

df = pd.DataFrame(datfr)

df.insert(3, "나이", [40, 33, 27, 26], True)

인쇄(df)

첫 번째 매개변수로 insert() 메서드에 정의된 세 번째 인덱스 위치에 'Age' 열을 추가합니다.

기법 2: assign() 메서드

DataFrame에 열을 추가하는 또 다른 방법은 Pandas 라이브러리의 assign() 메서드를 사용하는 것입니다. 이 방법은 다른 접근 방식을 사용하여 기존 DataFrame에 새 열을 추가합니다. Dataframe.assign()은 열과 함께 새 DataFrame을 생성합니다. 그런 다음 기존 DataFrame에 추가합니다.

pandas를 pd로 가져오기

datfr = {'이름': ['칼', '가우라브', '레이', '미모'],

'높이': [6.2, 5.7, 6.1, 5.9],

'지정': ['과학자', '교수', '데이터 분석가', '보안 분석가']}

dfI = pd.DataFrame(datfr)

dfII = dfI.assign(위치 = ['노이다', '암스테르담', '캠브리지', '방갈로르'])

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산출:

기술 3: 열로 새 목록 만들기

프로그래머 가 DataFrame에 열을 추가하는 데 사용할 수 있는 마지막 방법은 새 목록을 별도의 데이터 열로 생성하고 기존 DataFrame에 열을 추가하는 것입니다.

pandas를 pd로 가져오기

datfr = {'이름': ['칼', '가우라브', '레이', '미모'],

'높이': [6.2, 5.7, 6.1, 5.9],

'지정': ['과학자', '교수', '데이터 분석가', '보안 분석가']}

df = pd.DataFrame(datfr)

loc = ['노이다', '암스테르담', '캠브리지', '방갈루루']

df['위치'] = 위치

인쇄(df)

산출:

체크아웃: Pandas 인터뷰 질문

결론

데이터 분석가는 열 단위 형식으로 데이터 집합을 추가하기 위한 기본 작업을 수행합니다. 데이터 분석가나 프로그래머가 Pandas 의 기존 DataFrame에 새 열을 추가하는 데 사용할 수 있는 다양한 접근 방식이 있습니다. 이러한 방법을 사용하면 프로그래머가 Pandas 데이터를 분석하는 동안 언제든지 데이터 열을 쉽게 추가할 수 있습니다.

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