Как создать новый столбец в pandas

Как вставить столбец в фрейм данных Pandas

Часто вам может понадобиться вставить новый столбец в pandas DataFrame. К счастью, это легко сделать с помощью функции вставки () pandas, которая использует следующий синтаксис:

вставка (local, столбец, значение, allow_duplicates = False)

• loc: Индекс для вставки столбца. Первый столбец равен 0.
• столбец: Имя для нового столбца.
• value: Массив значений для нового столбца.
• allow_duplicates: разрешить или запретить совпадение имени нового столбца с именем существующего столбца. По умолчанию — Ложь.

В этом руководстве показано несколько примеров использования этой функции на практике.

Пример 1: вставить новый столбец в качестве первого столбца

Следующий код показывает, как вставить новый столбец в качестве первого столбца существующего DataFrame:

import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame() #view DataFrame df points assists rebounds 0 25 5 11 1 12 7 8 2 15 7 10 3 14 9 6 4 19 12 6 #insert new column 'player' as first column player_vals = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] df.insert (loc= 0 , column='player', value=player_vals) df player points assists rebounds 0 A 25 5 11 1 B 12 7 8 2 C 15 7 10 3 D 14 9 6 4 E 19 12 6 

Пример 2. Вставьте новый столбец в качестве среднего столбца

Следующий код показывает, как вставить новый столбец в качестве третьего столбца существующего DataFrame:

import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame() #insert new column 'player' as third column player_vals = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] df.insert (loc= 2 , column='player', value=player_vals) df points assists player rebounds 0 25 5 A 11 1 12 7 B 8 2 15 7 C 10 3 14 9 D 6 4 19 12 E 6 

Пример 3: вставить новый столбец в качестве последнего столбца

Следующий код показывает, как вставить новый столбец в качестве последнего столбца существующего DataFrame:

import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame() #insert new column 'player' as last column player_vals = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] df.insert (loc= len(df.columns) , column='player', value=player_vals) df points assists player rebounds 0 25 5 A 11 1 12 7 B 8 2 15 7 C 10 3 14 9 D 6 4 19 12 E 6 

Обратите внимание, что использование len(df.columns) позволяет вставить новый столбец в качестве последнего столбца в любом фрейме данных, независимо от того, сколько столбцов в нем может быть.

Вы можете найти полную документацию по функции insert() здесь .

Как вставить столбец в фрейм данных Pandas

Часто вам может понадобиться вставить новый столбец в pandas DataFrame. К счастью, это легко сделать с помощью функции вставки () pandas, которая использует следующий синтаксис:

вставка (local, столбец, значение, allow_duplicates = False)

• loc: Индекс для вставки столбца. Первый столбец равен 0.
• столбец: Имя для нового столбца.
• value: Массив значений для нового столбца.
• allow_duplicates: разрешить или запретить совпадение имени нового столбца с именем существующего столбца. По умолчанию — Ложь.

В этом руководстве показано несколько примеров использования этой функции на практике.

Пример 1: вставить новый столбец в качестве первого столбца

Следующий код показывает, как вставить новый столбец в качестве первого столбца существующего DataFrame:

import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame() #view DataFrame df points assists rebounds 0 25 5 11 1 12 7 8 2 15 7 10 3 14 9 6 4 19 12 6 #insert new column 'player' as first column player_vals = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] df.insert (loc= 0 , column='player', value=player_vals) df player points assists rebounds 0 A 25 5 11 1 B 12 7 8 2 C 15 7 10 3 D 14 9 6 4 E 19 12 6 

Пример 2. Вставьте новый столбец в качестве среднего столбца

Следующий код показывает, как вставить новый столбец в качестве третьего столбца существующего DataFrame:

import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame() #insert new column 'player' as third column player_vals = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] df.insert (loc= 2 , column='player', value=player_vals) df points assists player rebounds 0 25 5 A 11 1 12 7 B 8 2 15 7 C 10 3 14 9 D 6 4 19 12 E 6 

Пример 3: вставить новый столбец в качестве последнего столбца

Следующий код показывает, как вставить новый столбец в качестве последнего столбца существующего DataFrame:

import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame() #insert new column 'player' as last column player_vals = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] df.insert (loc= len(df.columns) , column='player', value=player_vals) df points assists player rebounds 0 25 5 A 11 1 12 7 B 8 2 15 7 C 10 3 14 9 D 6 4 19 12 E 6 

Обратите внимание, что использование len(df.columns) позволяет вставить новый столбец в качестве последнего столбца в любом фрейме данных, независимо от того, сколько столбцов в нем может быть.

Вы можете найти полную документацию по функции insert() здесь .

Как создать новый столбец на основе условия в Pandas

Часто вам может понадобиться создать новый столбец в кадре данных pandas на основе некоторого условия.

В этом руководстве представлено несколько примеров того, как это сделать с помощью следующего DataFrame:

import pandas as pd import numpy as np #create DataFrame df = pd.DataFrame() #view DataFrame df rating points assists rebounds 0 90 25 5 11 1 85 20 7 8 2 82 14 7 10 3 88 16 8 6 4 94 27 5 6 5 90 20 7 9 6 76 12 6 6 7 75 15 9 10 8 87 14 9 10 9 86 19 5 7 

Пример 1. Создание нового столбца с двоичными значениями

В следующем коде показано, как создать новый столбец с именем «Хорошо», где значение «да», если количество баллов в данной строке превышает 20, и «нет», если нет:

#create new column titled 'Good' df['Good'] = np.where(df['points']>20, 'yes', 'no') #view DataFrame df rating points assists rebounds Good 0 90 25 5 11 yes 1 85 20 7 8 no 2 82 14 7 10 no 3 88 16 8 6 no 4 94 27 5 6 yes 5 90 20 7 9 no 6 76 12 6 6 no 7 75 15 9 10 no 8 87 14 9 10 no 9 86 19 5 7 no 

Пример 2. Создание нового столбца с несколькими значениями

В следующем коде показано, как создать новый столбец с именем «Хорошо», где значение равно:

• «Да», если количество баллов ≥ 25
• «Возможно», если 15 ≤ баллов < 25
• «Нет», если баллы < 15

#define function for classifying players based on points def f(row): if row['points'] < 15: val = 'no' elif row['points'] < 25: val = 'maybe' else : val = 'yes' return val #create new column 'Good' using the function above df['Good'] = df.apply (f, axis=1) #view DataFrame df rating points assists rebounds Good 0 90 25 5 11 yes 1 85 20 7 8 maybe 2 82 14 7 10 no 3 88 16 8 6 maybe 4 94 27 5 6 yes 5 90 20 7 9 maybe 6 76 12 6 6 no 7 75 15 9 10 maybe 8 87 14 9 10 no 9 86 19 5 7 maybe 

Пример 3. Создание нового столбца на основе сравнения с существующим столбцом

В следующем коде показано, как создать новый столбец с именем «assist_more», где значение равно:

• «Да», если передачи > подборов.
• «Нет» иначе.

#create new column titled 'assist_more' df['assist_more'] = np.where(df['assists']>df['rebounds'], 'yes', 'no') #view DataFrame df rating points assists rebounds assist_more 0 90 25 5 11 no 1 85 20 7 8 no 2 82 14 7 10 no 3 88 16 8 6 yes 4 94 27 5 6 no 5 90 20 7 9 no 6 76 12 6 6 no 7 75 15 9 10 no 8 87 14 9 10 no 9 86 19 5 7 no 

Вы можете найти больше руководств по Python здесь .

�� Как создать новый столбец в pandas // Руководство по добавлению нового столбца в pandas

Чтобы создать новый столбец в Pandas, вы можете использовать атрибут df['имя столбца'] и присвоить ему значение или выражение.

 import pandas as pd # Создаем DataFrame df = pd.DataFrame() # Создаем новый столбец 'C' и присваиваем значение df['C'] = 7 # Создаем новый столбец 'D' и присваиваем выражение df['D'] = df['A'] + df['B'] # Выводим результаты print(df) 

В примере выше создаются два новых столбца 'C' и 'D'. Столбец 'C' получает значение 7, а столбец 'D' получает сумму значений столбцов 'A' и 'B'.

Детальный ответ

Как создать новый столбец в pandas

В программировании и анализе данных, библиотека pandas для Python предоставляет удобные инструменты для работы с таблицами и структурированными данными. Один из часто используемых задач - создание новых столбцов в существующих таблицах. В этой статье мы рассмотрим, как создать новый столбец в pandas с использованием простых примеров кода. Импорт библиотеки pandas Прежде чем мы начнем создание новых столбцов, нам необходимо импортировать библиотеку pandas в наш проект. Это можно сделать с помощью следующей строки кода:

import pandas as pd

Создание DataFrame Прежде чем добавить новый столбец, нам необходимо иметь DataFrame - структуру данных, предоставляемую библиотекой pandas для работы с таблицами. Мы можем создать DataFrame из разных источников данных, таких как CSV-файлы, базы данных или даже другие структуры данных в Python. В следующем примере мы создадим простой DataFrame с двумя столбцами - "Name" и "Age":

data = df = pd.DataFrame(data) print(df)

В результате выполнения этого кода мы получим следующий DataFrame: ``` Name Age 0 John 25 1 Emma 30 2 Alex 35 ``` Создание нового столбца Теперь, когда у нас есть DataFrame, мы можем приступить к созданию нового столбца. Для этого мы просто используем имя столбца и назначаем ему значение. В следующем примере мы создадим столбец "Gender" и присвоим ему значения "Male", "Female", "Male" для каждой строки в DataFrame:

df['Gender'] = ['Male', 'Female', 'Male'] print(df)

Результат выполнения этого кода будет следующим: ``` Name Age Gender 0 John 25 Male 1 Emma 30 Female 2 Alex 35 Male ``` Вы можете видеть, что новый столбец "Gender" был успешно добавлен к нашему DataFrame. Применение функции к столбцу Кроме простого присвоения значений, мы также можем применить функцию к столбцу DataFrame и использовать полученные значения для создания нового столбца. В следующем примере мы создадим новый столбец "Age Group", который будет отражать возрастную группу на основе значения столбца "Age" в нашем DataFrame:

def assign_age_group(age): if age < 30: return 'Young' else: return 'Adult' df['Age Group'] = df['Age'].apply(assign_age_group) print(df)

Результат выполнения этого кода будет следующим: ``` Name Age Gender Age Group 0 John 25 Male Young 1 Emma 30 Female Adult 2 Alex 35 Male Adult ``` Мы создали новый столбец "Age Group" на основе значения столбца "Age" с помощью функции `assign_age_group`. Значения в новом столбце определяются возрастной группой каждого человека в DataFrame. Заключение В этой статье мы рассмотрели, как создавать новые столбцы в pandas. Мы начали с создания DataFrame, затем добавили новые столбцы с помощью простого присвоения значений и применения функций к существующим столбцам. Эти базовые навыки помогут вам эффективно работать с данными в pandas и выполнять различные манипуляции с таблицами.