Mae Pandas yn llyfrgell Python ffynhonnell agored sy'n darparu strwythurau data perfformiad uchel, hawdd eu defnyddio, ac offer dadansoddi data. Mae wedi dod yn ddewis i ddatblygwyr a gwyddonwyr data o ran trin a dadansoddi data. Un o'r nodweddion pwerus a ddarperir gan Pandas yw creu ac addasu fframiau data. Yn yr erthygl hon, byddwn yn archwilio'r broses o ychwanegu colofnau lluosog i ffrâm ddata os nad ydynt yn bodoli, gan ddefnyddio llyfrgell pandas. Byddwn yn cerdded trwy esboniad cam wrth gam o'r cod ac yn plymio i swyddogaethau cysylltiedig, llyfrgelloedd, a phroblemau y gallech ddod ar eu traws ar hyd y ffordd.
Mae gweithio gyda fframiau data yn hanfodol wrth drin data, ac yn aml efallai y byddwch mewn sefyllfa lle mae angen ichi ychwanegu sawl colofn ar unwaith at ffrâm ddata. Gall hyn fod yn anodd, ond mae llyfrgell Pandas yn gwneud y dasg hon yn llyfn ac yn effeithlon. Yn gyntaf, gadewch i ni ddechrau trwy fewnforio llyfrgell y Pandas:
import pandas as pd
Cynnwys
Ychwanegu Colofnau Lluosog i Ffram Data Pandas
I ychwanegu colofnau lluosog at ffrâm ddata, gallwn ddefnyddio'r dull DataFrame.assign(). Mae'r dull hwn yn caniatáu inni ychwanegu un neu sawl colofn i'r ffrâm ddata ar unwaith. Gadewch i ni greu ffrâm ddata sampl ac yna ychwanegu colofnau lluosog ato os nad ydyn nhw'n bodoli eisoes:
# Create a sample dataframe
data = {'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Add multiple columns if they do not exist
new_columns = ['column3', 'column4']
for new_col in new_columns:
if new_col not in df.columns:
df[new_col] = None
Yn y pyt cod uchod, yn gyntaf rydym yn creu ffrâm ddata sampl gyda dwy golofn, 'colofn1' a 'colofn2'. Yna byddwn yn creu rhestr o golofnau newydd, 'colofn3' a 'colofn4', yr ydym am eu hychwanegu at y ffrâm ddata. Yn olaf, rydym yn ailadrodd trwy'r rhestr o golofnau ac yn ychwanegu colofn newydd os nad yw'n bodoli eisoes yn y ffrâm ddata.
Eglurhad Cam-wrth-Gam
Dyma gam wrth gam esboniad o bob rhan o'n datrysiad:
1. Dechreuwn drwy fewnforio llyfrgell y Pandas gan ddefnyddio “mewnforio pandas fel pd”.
2. Nesaf, rydym yn creu ffrâm ddata sampl o'r enw 'df' gyda dwy golofn: 'colofn1' a 'colofn2'.
3. Rydym yn creu rhestr o golofnau newydd yr ydym am eu hychwanegu at y ffrâm data – 'colofn3' a 'colofn4'.
4. Rydym yn defnyddio dolen for i ailadrodd drwy'r rhestr o golofnau newydd.
5. O fewn y ddolen, rydym yn gwirio a yw'r golofn newydd eisoes yn bodoli yn y ffrâm ddata gan ddefnyddio'r cyflwr 'ddim mewn'. Os nad yw'r golofn newydd yn bodoli, rydym yn ychwanegu'r golofn newydd i'r ffrâm ddata gyda gwerth diofyn o Dim.
Swyddogaethau Pandas a Llyfrgelloedd
Mae Pandas yn cynnig ystod eang o swyddogaethau a dulliau sy'n symleiddio trin a thrin fframiau data. Yn ein datrysiad, fe wnaethom ddefnyddio'r cydrannau allweddol canlynol:
- Ffram Data - Fel y prif strwythur data mewn pandas, mae DataFrame yn ddata tabl dau ddimensiwn, mutable, a allai fod yn heterogenaidd gydag echelinau wedi'u labelu (rhesi a cholofnau)
- DataFrame.columns – Mae'r priodoledd hwn yn dychwelyd labeli colofn y DataFrame, gan ganiatáu inni gael mynediad a gwirio a oes colofn yn bodoli ai peidio.
- pd.DataFrame() - Swyddogaeth yr adeiladwr yw creu ffrâm ddata newydd. Mae'n caniatáu ichi ddiffinio'r data ac enwau colofnau yn ystod y creu.
Nawr bod gennych well dealltwriaeth o sut i wneud hynny ychwanegu colofnau lluosog i ffrâm ddata Pandas, bydd y dechneg hon yn eich helpu i reoli a thrin data yn effeithlon. Cofiwch fod Pandas yn cynnig nifer o nodweddion pwerus eraill ar gyfer dadansoddi a thrin data, felly gwnewch yn siŵr eich bod yn eu harchwilio hefyd i ddod yn ddatblygwr Python mwy effeithiol.
