Résolu : les pandas python déplacent la dernière colonne à la première place

La bibliothèque pandas de Python est une bibliothèque puissante et polyvalente pour la manipulation et l'analyse de données, en particulier lorsque vous travaillez avec des données tabulaires sous la forme de dataframes. Une opération courante lorsque vous travaillez avec des dataframes consiste à réorganiser l'ordre des colonnes pour répondre à des besoins spécifiques. Dans cet article, nous allons nous concentrer sur la façon de déplacer la dernière colonne vers la première position dans une base de données pandas. Cela peut être particulièrement utile lorsque vous souhaitez attirer l'attention sur des colonnes spécifiques, en particulier lorsque le jeu de données comporte un grand nombre de colonnes.

Pour résoudre ce problème, nous utiliserons les fonctionnalités de base fournies par les pandas, telles que l'indexation des dataframes et la réorganisation des colonnes. L'objectif principal est d'extraire la dernière colonne du dataframe et de l'insérer en première position tout en conservant l'ordre des autres colonnes.

Tout d'abord, importons la bibliothèque pandas et créons un dataframe simple avec quatre colonnes :

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9],
        'D': [10, 11, 12]}

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

Cela affichera la trame de données suivante :

   A  B  C   D
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

Maintenant, déplaçons la dernière colonne (colonne 'D') pour qu'elle soit la première colonne, et décalons les autres colonnes en conséquence. La solution implique une ligne de code :

df = df[df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()]
print(df)

Cela affichera la trame de données modifiée :

    D  A  B  C
0  10  1  4  7
1  11  2  5  8
2  12  3  6  9

Explication de la manipulation des colonnes Pandas DataFrame

Voici une explication étape par étape du code qui déplace la dernière colonne à la première place :

1. Nous extrayons la dernière colonne en utilisant l'indexation : `df.columns[-1:]`. Cela récupère le nom de la dernière colonne et nous le convertissons en une liste à l'aide de la méthode `tolist()`.
2. Nous extrayons toutes les colonnes sauf la dernière : `df.columns[:-1]`. Cela récupère les noms de toutes les colonnes sauf la dernière, et nous les convertissons en une liste en utilisant la méthode `tolist()`.
3. Nous concaténons les listes : `df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()`. Cela crée une nouvelle liste avec le nom de la dernière colonne au début, suivi des autres noms de colonne dans leur ordre d'origine.
4. Nous appliquons le nouvel ordre des colonnes au dataframe : `df[df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()]`. Cela crée un nouveau dataframe avec l'ordre de colonne souhaité.

Améliorer vos compétences avec les pandas

La bibliothèque pandas possède de nombreuses fonctionnalités pour gérer, manipuler et analyser cadres de données. Dans cet exemple, nous avons montré comment déplacer la dernière colonne vers la première position dans une trame de données. Cette technique est utile pour réorganiser et se concentrer sur des colonnes spécifiques dans un jeu de données.

Travailler avec des dataframes n'est qu'un aspect de pandas, car la bibliothèque propose également des outils de gestion des séries chronologiques et d'autres structures de données complexes. Pour maîtriser la bibliothèque pandas de Python, il est essentiel de comprendre diverses fonctionnalités telles que indexage, enchaînementet réorganisation des colonnes – qui sont tous cruciaux pour une gestion efficace des données.

De plus, pandas prend en charge de nombreuses autres opérations telles que le filtrage, l'agrégation et le nettoyage, ce qui en fait un outil indispensable dans le domaine de l'analyse des données. Il est fortement recommandé d'explorer des sujets et des techniques plus avancés pour maximiser la puissance des pandas et améliorer vos efforts de manipulation de données.

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