Pandas는 데이터 조작 및 분석에 널리 사용되는 강력하고 다양한 Python 라이브러리입니다. 데이터로 작업할 때 일반적인 요구 사항 중 하나는 DataFrame에 여러 열을 삽입하는 것입니다. 이 기사에서는 Pandas 라이브러리를 사용하여 DataFrame에 여러 열을 추가하는 과정을 살펴보고, 코드에 대해 논의하고, Pandas 전문가가 되는 데 도움이 되는 관련 기능, 라이브러리 및 개념에 대해 자세히 알아봅니다.
Pandas DataFrame에 여러 열 추가
DataFrame에 여러 열을 삽입하려면 연결 Pandas 라이브러리에서 사용할 수 있는 기능입니다. 이 기능을 사용하면 행 또는 열을 따라 여러 DataFrame을 서로 나란히 결합할 수 있습니다. 새 열을 삽입할 때 열을 따라 DataFrame을 결합합니다. 문제에 대한 해결책부터 시작하겠습니다.
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)
코드의 단계별 설명
이 예제에서는 프로세스를 단계별로 진행하여 코드가 작동하는 방식을 이해합니다.
1. 먼저 필요한 라이브러리인 Pandas를 실행하여 가져옵니다. 팬더를 pd로 가져 오기. 이를 통해 스크립트에서 Pandas 기능을 사용할 수 있습니다.
2. 다음으로 샘플 DataFrame을 생성합니다. df 새 열에 대한 새 DataFrame, new_df.
3. 새 열(new_df)을 원래 DataFrame(df)에 삽입하려면 다음을 사용합니다. pd.concat 기능. 지정하여 축 = 1, 기존 DataFrame 옆에 새 열을 배치하여 열을 따라 연결하도록 함수에 지시합니다.
4. 마지막으로 결과 DataFrame을 인쇄하여 새 열이 올바르게 삽입되었는지 확인합니다.
고급 사용 사례 및 기술
concat 함수는 DataFrame에 여러 열을 삽입하기 위한 강력한 도구이지만 특정 목표를 달성하기 위해 더 고급 기술이 필요한 시나리오가 발생할 수 있습니다. 이 섹션에서는 Pandas 라이브러리를 사용하여 DataFrames를 조작하는 전문가가 되는 데 도움이 되는 몇 가지 다른 방법에 대해 설명합니다.
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특정 위치에 열 삽입
DataFrame의 특정 위치에 컬럼을 삽입해야 하는 경우, 삽입하다 방법은 귀중한 옵션입니다. 이 방법을 사용하면 지정된 인덱스 앞에 열을 삽입할 수 있습니다. 다음은 예제 코드입니다.
# Insert column 'E' with values [13, 14, 15] before index 1 (after the first column) df.insert(1, 'E', [13, 14, 15])
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다른 열에서 파생된 열 삽입
경우에 따라 DataFrame의 다른 열에서 파생된 새 열을 삽입해야 할 수 있습니다. 기존 데이터에 대한 계산을 수행하여 이러한 새 열을 만들 수 있습니다. 예를 들어 열 'A'와 'B'의 곱을 계산하려면 다음과 같이 하십시오.
df['F'] = df['A'] * df['B']
이 기사에서는 여러 열을 하나의 팬더 데이터 프레임 를 사용하여 연결 코드의 단계별 설명을 배우고 고급 사용 사례 및 기술을 탐색했습니다. 이 지식을 통해 이제 데이터를 효과적으로 조작하고 데이터 분석 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.
