Pandas は、高性能で使いやすいデータ構造とデータ分析ツールを提供するオープンソースの Python ライブラリです。 データの操作と分析に関しては、開発者やデータ サイエンティストにとって頼りになる選択肢となっています。 Pandas が提供する強力な機能の XNUMX つは、データフレームの作成と変更です。 この記事では、pandas ライブラリを使用して、複数の列が存在しない場合にデータフレームに追加するプロセスについて説明します。 コードを順を追って説明し、関連する関数、ライブラリ、および途中で遭遇する可能性のある問題について詳しく説明します。
データフレームを操作することは、データを処理する際に非常に重要です。データフレームに複数の列を一度に追加する必要がある場合がよくあります。 これは難しい作業ですが、Pandas ライブラリを使用すると、このタスクをスムーズかつ効率的に行うことができます。 まず、Pandas ライブラリをインポートすることから始めましょう。
import pandas as pd
Pandas データフレームに複数の列を追加する
データフレームに複数の列を追加するには、DataFrame.assign() メソッドを使用できます。 このメソッドを使用すると、データフレームに XNUMX つまたは複数の列を一度に追加できます。 サンプル データフレームを作成し、複数の列がまだ存在しない場合は追加してみましょう。
# 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
上記のコード スニペットでは、最初に「column1」と「column2」の 3 つの列を持つサンプル データフレームを作成します。 次に、データフレームに追加する新しい列 'column4' と 'columnXNUMX' のリストを作成します。 最後に、列のリストを繰り返し処理し、データフレームにまだ存在しない場合は新しい列を追加します。
段階的な説明
ここにステップバイステップがあります 各部の説明 私たちのソリューションの:
1. 「pandas を pd としてインポート」を使用して Pandas ライブラリをインポートすることから始めます。
2. 次に、「column1」と「column2」の XNUMX つの列を持つ「df」というサンプル データフレームを作成します。
3. データフレームに追加する新しい列 (「column3」と「column4」) のリストを作成します。
4. for ループを使用して、新しい列のリストを反復処理します。
5. ループ内で、「not in」条件を使用して、新しい列がデータフレームに既に存在するかどうかを確認します。 新しい列が存在しない場合は、デフォルト値なしで新しい列をデータフレームに追加します。
Pandas の関数とライブラリ
Pandas は、データフレームの処理と操作を簡素化する幅広い関数とメソッドを提供します。 このソリューションでは、次の主要コンポーネントを使用しました。
- データフレーム – pandas の主要なデータ構造である DataFrame は、ラベル付きの軸 (行と列) を持つ XNUMX 次元で変更可能な、潜在的に異種の表形式のデータです。
- DataFrame.columns – この属性は、DataFrame の列ラベルを返し、列が存在するかどうかにアクセスして確認できるようにします。
- pd.DataFrame（） – 新しいデータフレームを作成するコンストラクタ関数です。 作成中にデータと列の名前を定義できます。
これで、方法についての理解が深まりました。 複数の列を追加 Pandas データフレームに変換する場合、この手法はデータを効率的に管理および操作するのに役立ちます。 Pandas には、データの分析と操作のための強力な機能が他にも多数用意されていることを忘れないでください。そのため、これらの機能も調べて、より効果的な Python 開発者になるようにしてください。
