Mae Pandas yn llyfrgell Python bwerus ac amlbwrpas a ddefnyddir yn helaeth ar gyfer trin a dadansoddi data. Un gofyniad cyffredin wrth weithio gyda data yw mewnosod colofnau lluosog mewn DataFrame. Yn yr erthygl hon, byddwn yn archwilio'r broses o ychwanegu colofnau lluosog i DataFrame gan ddefnyddio llyfrgell Pandas, yn trafod y cod, ac yn plymio'n ddyfnach i swyddogaethau, llyfrgelloedd a chysyniadau cysylltiedig a all eich helpu i ddod yn arbenigwr Pandas.
Cynnwys
Ychwanegu Colofnau Lluosog i Ffrâm Data Pandas
I fewnosod colofnau lluosog mewn Fframiau Data, byddwn yn defnyddio'r concat swyddogaeth sydd ar gael yn llyfrgell y Pandas. Mae'r swyddogaeth hon yn caniatáu ichi gyfuno Fframiau Data lluosog ochr yn ochr â'i gilydd, naill ai ar hyd rhesi neu golofnau. Wrth fewnosod colofnau newydd, byddwn yn cyfuno DataFrames ar hyd colofnau. Gadewch i ni ddechrau gyda'r ateb i'n problem.
import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = {
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)
# Create new columns to be inserted
new_columns = {
'C': [7, 8, 9],
'D': [10, 11, 12]
}
new_df = pd.DataFrame(new_columns)
# Insert new columns into the existing DataFrame
result = pd.concat([df, new_df], axis=1)
print(result)
Esboniad Cam wrth Gam o'r Cod
Yn ein hesiampl, byddwn yn mynd trwy'r broses gam wrth gam i ddeall sut mae'r cod yn gweithio.
1. Yn gyntaf, rydym yn mewnforio'r llyfrgell angenrheidiol, Pandas, trwy weithredu mewnforio pandas fel pd. Mae hyn yn ein galluogi i ddefnyddio swyddogaethau Pandas yn ein sgript.
2. Nesaf, rydym yn creu sampl DataFrame o'r enw df a Ffram Data newydd ar gyfer y colofnau newydd, newydd_df.
3. I fewnosod y colofnau newydd (new_df) yn ein DataFrame (df) gwreiddiol, rydym yn defnyddio'r pd.concat swyddogaeth. Trwy nodi echel=1, rydyn ni'n dweud wrth y swyddogaeth i gydgatenate ar hyd y colofnau, gan osod y colofnau newydd wrth ymyl y DataFrame presennol.
4. Yn olaf, rydym yn argraffu'r DataFrame canlyniadol i wirio bod y colofnau newydd wedi'u mewnosod yn gywir.
Achosion a Thechnegau Defnydd Uwch
Er bod y swyddogaeth concat yn arf pwerus ar gyfer mewnosod colofnau lluosog i mewn i DataFrame, efallai y byddwch yn dod ar draws senarios lle mae angen technegau mwy datblygedig arnoch ar gyfer cyflawni nodau penodol. Yn yr adran hon, byddwn yn trafod ychydig o ddulliau eraill a all eich helpu i ddod yn arbenigwr mewn trin DataFrames gan ddefnyddio llyfrgell Pandas.
-
Mewnosod Colofn mewn Safle Penodol
Mewn achosion lle mae angen i chi fewnosod colofn mewn safle penodol yn y DataFrame, mae'r mewnosod Mae'r dull yn opsiwn gwerthfawr. Mae'r dull hwn yn caniatáu ichi fewnosod colofn cyn mynegai penodedig. Dyma god enghreifftiol:
# Insert column 'E' with values [13, 14, 15] before index 1 (after the first column) df.insert(1, 'E', [13, 14, 15])
-
Mewnosod Colofnau sy'n Deillio o Golofnau Eraill
Weithiau, efallai y byddwch am fewnosod colofnau newydd sy'n deillio o golofnau eraill yn y DataFrame. Gallwch wneud cyfrifiadau ar ddata sy'n bodoli eisoes i greu'r colofnau newydd hyn. Er enghraifft, i gyfrifo cynnyrch colofnau 'A' a 'B':
df['F'] = df['A'] * df['B']
Yn yr erthygl hon, fe wnaethom ymdrin â sut i fewnosod colofnau lluosog yn a Ffram Data Pandas gan ddefnyddio'r concat swyddogaeth, dysgu'r esboniad cam wrth gam o'r cod, ac archwilio achosion a thechnegau defnydd uwch. Gyda'r wybodaeth hon, gallwch nawr drin eich data yn effeithiol a dod yn fwy effeithlon yn eich tasgau dadansoddi data.
