Adicionando nova coluna ao dataframe existente no Pandas [2022]

Python, uma linguagem de programação interpretada, de propósito geral e de alto nível, tornou-se recentemente uma linguagem de computação fenomenal devido à sua vasta coleção de bibliotecas e natureza fácil de implementar. A popularidade do Python deu um salto enorme com a implementação da ciência de dados e análise de dados. Existem milhares de bibliotecas que podem ser integradas ao Python para que funcione em qualquer vertical com eficiência.

Pandas é uma dessas bibliotecas de análise de dados projetada explicitamente para Python realizar manipulação e análise de dados. A biblioteca Pandas consiste em estruturas de dados e operações específicas para lidar com tabelas numéricas, analisar dados e trabalhar com séries temporais. Neste artigo, você conhecerá como adicionar colunas ao DataFrame em Pandas que já existe.

Leia: Pandas Dataframe Astype

O que é DataFrame?

Antes de saber como adicionar uma nova coluna ao DataFrame existente , vamos primeiro dar uma olhada nos DataFrames no Pandas . DataFrame é uma estrutura de dados mutável na forma de uma matriz bidimensional que pode armazenar valores heterogêneos com eixos rotulados (linhas e colunas). DataFrame é uma estrutura de dados onde os dados permanecem armazenados em um arranjo lógico de forma tabular (interseção de linhas e colunas). Os três principais componentes de um DataFrame são linhas, colunas e dados. Criar um DataFrame em Python é muito fácil.

importar pandas como pd

l = ['Este', 'é', 'a', 'Lista', 'preparando', 'para', 'DataFrame']

datfr = pd.DataFrame(l)

print(datfr)

O programa acima criará um DataFrame de 7 linhas e uma coluna.

Como adicionar colunas a DataFrames existentes?

Existem várias maneiras de adicionar novas colunas a um DataFrame no Pandas . Já reunimos uma ideia de como criar um DataFrame básico usando a biblioteca Pandas . Vamos agora preparar uma biblioteca já existente e trabalhar nela.

importar pandas como pd

# Definir um dicionário contendo os dados dos Profissionais

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

'Altura': [6,2, 5,7, 6,1, 5,9],

'Designação': ['Cientista', 'Professor', 'Analista de Dados', 'Analista de Segurança']}

df = pd.DataFrame(datfr)

imprimir(df)

Saída:

Leia: Tutorial do Python Pandas

Técnica 1: método insert()

Agora, para adicionar novas colunas ao DataFrame existente, temos que usar o método insert(). Antes de implementar o método insert(), informe-nos sobre seu funcionamento. O DataFrame.insert() permite adicionar uma coluna em qualquer posição que o analista de dados desejar. Ele também acomoda várias possibilidades para injetar os valores da coluna. Os programadores podem especificar o índice para injetar a coluna de dados nessa posição específica.

importar pandas como pd

# Definir um dicionário contendo os dados dos Profissionais

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

'Altura': [6,2, 5,7, 6,1, 5,9],

'Designação': ['Cientista', 'Professor', 'Analista de Dados', 'Analista de Segurança']}

df = pd.DataFrame(datfr)

df.insert(3, “Idade”, [40, 33, 27, 26], Verdadeiro)

imprimir(df)

Ele adicionará a coluna 'Age' na terceira posição do índice conforme definido no método insert() como o primeiro parâmetro.

Técnica 2: método assign()

Outro método para adicionar uma coluna ao DataFrame é usar o método assign() da biblioteca Pandas. Esse método usa uma abordagem diferente para adicionar uma nova coluna ao DataFrame existente. Dataframe.assign() criará um novo DataFrame junto com uma coluna. Em seguida, ele irá anexá-lo ao DataFrame existente.

importar pandas como pd

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

'Altura': [6,2, 5,7, 6,1, 5,9],

'Designação': ['Cientista', 'Professor', 'Analista de Dados', 'Analista de Segurança']}

dfI = pd.DataFrame(datfr)

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

imprimir(dfII)

SAÍDA:

Técnica 3: Criando Nova Lista como Coluna

O último método que os programadores podem usar para adicionar uma coluna ao DataFrame é gerar uma nova lista como uma coluna separada de dados e anexar a coluna ao DataFrame existente.

importar pandas como pd

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

'Altura': [6,2, 5,7, 6,1, 5,9],

'Designação': ['Cientista', 'Professor', 'Analista de Dados', 'Analista de Segurança']}

df = pd.DataFrame(datfr)

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

df['Local'] = loc

imprimir(df)

SAÍDA:

Checkout: Perguntas da entrevista do Pandas

Conclusão

Os analistas de dados realizam uma operação primária para adicionar um conjunto extra de dados em um formato de coluna. Existem diferentes abordagens que um analista de dados ou um programador pode usar para adicionar uma nova coluna a um DataFrame existente no Pandas. Esses métodos tornarão os programadores úteis para adicionar colunas de dados a qualquer momento enquanto analisam os dados do Pandas.

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