Riješeno: umetnite više pandi stupaca

Pandas je moćna i svestrana Python biblioteka koja se široko koristi za manipulaciju i analizu podataka. Jedan uobičajeni zahtjev pri radu s podacima je umetanje više stupaca u DataFrame. U ovom ćemo članku istražiti proces dodavanja višestrukih stupaca u DataFrame pomoću biblioteke Pandas, razgovarati o kodu i dublje zaroniti u povezane funkcije, biblioteke i koncepte koji vam mogu pomoći da postanete stručnjak za Pandas.

Dodavanje više stupaca u Pandas DataFrame

Za umetanje više stupaca u DataFrame, upotrijebit ćemo CONCAT funkcija dostupna u biblioteci Pandas. Ova vam funkcija omogućuje kombiniranje više DataFrames-ova jedan uz drugi, bilo duž redaka ili stupaca. Prilikom umetanja novih stupaca, kombinirat ćemo DataFrames duž stupaca. Počnimo s rješenjem našeg problema.

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)

Korak po korak objašnjenje koda

U našem primjeru, proći ćemo kroz proces korak po korak da bismo razumjeli kako kod funkcionira.

1. Prvo uvozimo potrebnu biblioteku, Pandas, izvršavanjem uvoziti pande kao pd. To nam omogućuje korištenje Pandas funkcija u našoj skripti.

2. Zatim stvaramo ogledni DataFrame pod nazivom df i novi DataFrame za nove stupce, novi_df.

3. Za umetanje novih stupaca (new_df) u naš izvorni DataFrame (df), koristimo pd.concat funkcija. Određivanjem os=1, kažemo funkciji da se spoji duž stupaca, postavljajući nove stupce pokraj postojećeg DataFramea.

4. Konačno, ispisujemo rezultirajući DataFrame kako bismo provjerili jesu li novi stupci ispravno umetnuti.

Napredni slučajevi upotrebe i tehnike

Iako je funkcija concat moćan alat za umetanje više stupaca u DataFrame, možete se susresti sa scenarijima u kojima su vam potrebne naprednije tehnike za postizanje određenih ciljeva. U ovom ćemo odjeljku raspravljati o nekoliko drugih metoda koje vam mogu pomoći da postanete stručnjak u manipuliranju DataFramesima pomoću biblioteke Pandas.

  • Umetnite stupac na određeno mjesto

U slučajevima kada trebate umetnuti stupac na određeno mjesto u DataFrameu, INSERT metoda je vrijedna opcija. Ova metoda omogućuje umetanje stupca ispred navedenog indeksa. Evo primjera koda:

# Insert column 'E' with values [13, 14, 15] before index 1 (after the first column)
df.insert(1, 'E', [13, 14, 15])
  • Umetni stupce izvedene iz drugih stupaca

Ponekad ćete možda htjeti umetnuti nove stupce izvedene iz drugih stupaca u DataFrame. Možete izvršiti izračune na postojećim podacima kako biste stvorili ove nove stupce. Na primjer, za izračun umnoška stupaca 'A' i 'B':

df['F'] = df['A'] * df['B']

U ovom smo članku opisali kako umetnuti više stupaca u a Pandas DataFrame pomoću CONCAT funkciju, naučili korak po korak objašnjenje koda i istražili napredne slučajeve upotrebe i tehnike. S tim znanjem sada možete učinkovito manipulirati svojim podacima i postati učinkovitiji u zadacima analize podataka.

Povezani postovi:

Ostavite komentar