Pandas est une bibliothèque Python puissante et polyvalente largement utilisée pour la manipulation et l'analyse de données. Une exigence courante lorsque vous travaillez avec des données consiste à insérer plusieurs colonnes dans un DataFrame. Dans cet article, nous allons explorer le processus d'ajout de plusieurs colonnes à un DataFrame à l'aide de la bibliothèque Pandas, discuter du code et approfondir les fonctions, bibliothèques et concepts connexes qui peuvent vous aider à devenir un expert Pandas.
Ajouter plusieurs colonnes à un DataFrame Pandas
Pour insérer plusieurs colonnes dans un DataFrame, nous utiliserons le concat fonction disponible dans la librairie Pandas. Cette fonction vous permet de combiner plusieurs DataFrames les uns à côté des autres, en lignes ou en colonnes. Lors de l'insertion de nouvelles colonnes, nous combinerons les DataFrames le long des colonnes. Commençons par la solution à notre problème.
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)
Explication étape par étape du code
Dans notre exemple, nous allons parcourir le processus étape par étape pour comprendre le fonctionnement du code.
1. Tout d'abord, nous importons la bibliothèque nécessaire, Pandas, en exécutant importer des pandas en tant que pd. Cela nous permet d'utiliser les fonctions Pandas dans notre script.
2. Ensuite, nous créons un exemple de DataFrame appelé df et un nouveau DataFrame pour les nouvelles colonnes, nouveau_df.
3. Pour insérer les nouvelles colonnes (new_df) dans notre DataFrame d'origine (df), nous utilisons le pd.concat fonction. En précisant axe = 1, nous disons à la fonction de concaténer le long des colonnes, en plaçant les nouvelles colonnes à côté du DataFrame existant.
4. Enfin, nous imprimons le DataFrame résultant pour vérifier que les nouvelles colonnes ont été insérées correctement.
Cas d'utilisation et techniques avancés
Bien que la fonction concat soit un outil puissant pour insérer plusieurs colonnes dans un DataFrame, vous pouvez rencontrer des scénarios dans lesquels vous avez besoin de techniques plus avancées pour atteindre des objectifs spécifiques. Dans cette section, nous aborderons quelques autres méthodes qui peuvent vous aider à devenir un expert dans la manipulation de DataFrames à l'aide de la bibliothèque Pandas.
-
Insérer une colonne à une position spécifique
Dans les cas où vous devez insérer une colonne à une position spécifique dans le DataFrame, le insérer méthode est une option valable. Cette méthode vous permet d'insérer une colonne avant un index spécifié. Voici un exemple de code :
# Insert column 'E' with values [13, 14, 15] before index 1 (after the first column) df.insert(1, 'E', [13, 14, 15])
-
Insérer des colonnes dérivées d'autres colonnes
Parfois, vous souhaiterez peut-être insérer de nouvelles colonnes dérivées d'autres colonnes dans le DataFrame. Vous pouvez effectuer des calculs sur des données existantes pour créer ces nouvelles colonnes. Par exemple, pour calculer le produit des colonnes 'A' et 'B' :
df['F'] = df['A'] * df['B']
Dans cet article, nous avons expliqué comment insérer plusieurs colonnes dans un Cadre de données Pandas utilisant l' concat fonction, appris l'explication étape par étape du code et exploré des cas d'utilisation et des techniques avancées. Grâce à ces connaissances, vous pouvez désormais manipuler efficacement vos données et devenir plus efficace dans vos tâches d'analyse de données.
