Добавление нового столбца в существующий фрейм данных в Pandas [2022]

Python, интерпретируемый язык программирования высокого уровня общего назначения, в последнее время стал феноменальным вычислительным языком благодаря обширному набору библиотек и простоте реализации. Популярность Python резко возросла с внедрением науки о данных и анализа данных. Существуют тысячи библиотек, которые можно интегрировать с Python, чтобы он эффективно работал на любой вертикали.

Pandas — одна из таких библиотек анализа данных, разработанная специально для Python для выполнения манипуляций с данными и их анализа. Библиотека Pandas состоит из определенных структур данных и операций для работы с числовыми таблицами, анализа данных и работы с временными рядами. В этой статье вы узнаете, как добавить уже существующие столбцы в DataFrame в Pandas.

Читайте: Pandas Dataframe Astype

Что такое датафрейм?

Прежде чем узнать, как добавить новый столбец в существующий DataFrame , давайте сначала взглянем на DataFrames в Pandas . DataFrame — это изменяемая структура данных в виде двумерного массива, который может хранить разнородные значения с размеченными осями (строки и столбцы). DataFrame — это структура данных, в которой данные хранятся в логической табличной (пересекающиеся строки и столбцы) форме. Три основных компонента DataFrame — это строки, столбцы и данные. Создать DataFrame в Python очень просто.

импортировать панд как pd

l = ['Это', 'есть', 'а', 'Список', 'подготовка', 'для', 'Кадр данных']

datfr = pd.DataFrame(l)

печать (датфр)

Приведенная выше программа создаст DataFrame из 7 строк и одного столбца.

Как добавить столбцы в существующие фреймы данных?

Существуют различные способы добавления новых столбцов в DataFrame в Pandas . Мы уже получили представление о том, как создать базовый DataFrame с помощью библиотеки Pandas . Давайте теперь подготовим уже существующую библиотеку и поработаем над ней.

импортировать панд как pd

# Определить словарь, содержащий данные профессионалов

datfr = {'Имя': ['Карл', 'Гаурав', 'Рэй', 'Мимо'],

«Высота»: [6.2, 5.7, 6.1, 5.9],

«Должность»: [«Ученый», «Профессор», «Аналитик данных», «Аналитик по безопасности»]}

df = pd.DataFrame(datfr)

печать (дф)

Выход:

Читайте: Учебник по Python Pandas

Техника 1: Метод вставки()

Теперь, чтобы добавить новые столбцы в существующий DataFrame, мы должны использовать метод вставки(). Перед реализацией метода insert() сообщите нам о его работе. DataFrame.insert() позволяет добавить столбец в любую позицию, которую хочет аналитик данных. Он также предоставляет несколько возможностей для ввода значений столбца. Программисты могут указать индекс для вставки столбца данных в эту конкретную позицию.

импортировать панд как pd

# Определить словарь, содержащий данные профессионалов

datfr = {'Имя': ['Карл', 'Гаурав', 'Рэй', 'Мимо'],

«Высота»: [6.2, 5.7, 6.1, 5.9],

«Должность»: [«Ученый», «Профессор», «Аналитик данных», «Аналитик по безопасности»]}

df = pd.DataFrame(datfr)

df.insert(3, «Возраст», [40, 33, 27, 26], Истина)

печать (дф)

Он добавит столбец «Возраст» в третью позицию индекса, как определено в методе вставки (), в качестве первого параметра.

Техника 2: метод assign()

Другой способ добавить столбец в DataFrame — использовать метод assign() библиотеки Pandas. Этот метод использует другой подход для добавления нового столбца в существующий DataFrame. Dataframe.assign() создаст новый DataFrame вместе со столбцом. Затем он добавит его к существующему DataFrame.

импортировать панд как pd

datfr = {'Имя': ['Карл', 'Гаурав', 'Рэй', 'Мимо'],

«Высота»: [6.2, 5.7, 6.1, 5.9],

«Должность»: [«Ученый», «Профессор», «Аналитик данных», «Аналитик по безопасности»]}

dfI = pd.DataFrame(datfr)

dfII = dfI.assign(Location = ['Нойда', 'Амстердам', 'Кембридж', 'Бангалор'])

печать (dfII)

ВЫХОД:

Метод 3: создание нового списка в виде столбца

Последний метод, который программисты могут использовать для добавления столбца в DataFrame , — создание нового списка в виде отдельного столбца данных и добавление столбца в существующий DataFrame.

импортировать панд как pd

datfr = {'Имя': ['Карл', 'Гаурав', 'Рэй', 'Мимо'],

«Высота»: [6.2, 5.7, 6.1, 5.9],

«Назначение»: [«Ученый», «Профессор», «Аналитик данных», «Аналитик по безопасности»]}

df = pd.DataFrame(datfr)

loc = ['Нойда', 'Амстердам', 'Кембридж', 'Бангалуру']

df['Расположение'] = местоположение

печать (дф)

ВЫХОД:

Оформить заказ: Pandas Interview Вопросы

Заключение

Аналитики данных выполняют основную операцию по добавлению дополнительного набора данных в виде столбцов. Аналитик данных или программист могут использовать различные подходы для добавления нового столбца в существующий DataFrame в Pandas. Эти методы помогут программистам добавлять столбцы данных в любой момент времени при анализе данных Pandas.

Если вам интересно узнать о DataFrame в Pandas, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad по науке о данных, которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, Индивидуальные встречи с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.