Python pandų biblioteka yra galinga ir universali biblioteka, skirta duomenų apdorojimui ir analizei, ypač dirbant su lentelių duomenimis duomenų rėmelių pavidalu. Viena įprasta operacija dirbant su duomenų rėmeliais yra stulpelių tvarkos pertvarkymas, kad atitiktų konkrečius poreikius. Šiame straipsnyje mes sutelksime dėmesį į tai, kaip perkelti paskutinį stulpelį į pirmąją padėtį pandų duomenų rėmelyje. Tai gali būti ypač naudinga, kai norite atkreipti dėmesį į konkrečius stulpelius, ypač kai duomenų rinkinyje yra daug stulpelių.
Norėdami išspręsti šią problemą, naudosime pagrindines pandų teikiamas funkcijas, pvz., duomenų kadrų indeksavimą ir stulpelių pertvarkymą. Pagrindinis tikslas yra išgauti paskutinį stulpelį iš duomenų rėmelio ir įterpti jį į pirmąją vietą, išlaikant kitų stulpelių tvarką.
Pirma, importuokime pandų biblioteką ir sukurkime paprastą duomenų rėmelį su keturiais stulpeliais:
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)
Bus rodomas toks duomenų rėmelis:
A B C D 0 1 4 7 10 1 2 5 8 11 2 3 6 9 12
Dabar perkelkime paskutinį stulpelį (stulpelį „D“) į pirmąjį stulpelį ir atitinkamai perkelkime kitus stulpelius. Sprendimas apima vieną kodo eilutę:
df = df[df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()] print(df)
Tai išves pakeistą duomenų rėmelį:
D A B C 0 10 1 4 7 1 11 2 5 8 2 12 3 6 9
Pandas DataFrame stulpelio manipuliavimo paaiškinimas
Štai žingsnis po žingsnio paaiškinimas kodo, kuris perkelia paskutinį stulpelį į pirmąją vietą:
1. Paskutinį stulpelį išgauname naudodami indeksavimą: `df.columns[-1:]`. Tai nuskaito paskutinio stulpelio pavadinimą ir konvertuojame jį į sąrašą naudodami metodą „tolist()“.
2. Ištraukiame visus stulpelius, išskyrus paskutinį: `df.columns[:-1]`. Tai nuskaito visų stulpelių pavadinimus, išskyrus paskutinį, ir konvertuojame jį į sąrašą naudodami metodą „tolist()“.
3. Sąrašus sujungiame: `df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()`. Taip sukuriamas naujas sąrašas, kurio pradžioje yra paskutinio stulpelio pavadinimas, o po jo – kitų stulpelių pavadinimai pradine tvarka.
4. Duomenų rėmui taikome naują stulpelių tvarką: `df[df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()]. Taip sukuriamas naujas duomenų rėmelis su norima stulpelių tvarka.
Tobulinkite savo įgūdžius su pandomis
Pandų bibliotekoje yra daug funkcijų, skirtų tvarkyti, manipuliuoti ir analizuoti duomenų rėmeliai. Šiame pavyzdyje parodėme, kaip perkelti paskutinį stulpelį į pirmąją duomenų rėmelio padėtį. Šis metodas yra naudingas pertvarkant ir sutelkiant dėmesį į konkrečius duomenų rinkinio stulpelius.
Darbas su duomenų rėmeliais yra tik vienas pandų aspektų, nes bibliotekoje taip pat yra tvarkymo įrankių laiko eilutės ir kitos sudėtingos duomenų struktūros. Norint išmokti naudotis Python pandų biblioteka, būtina suprasti įvairias funkcijas, pvz Indeksavimas, susikaupimasir stulpelių pertvarkymas – visa tai yra labai svarbi veiksmingam duomenų valdymui.
Be to, pandos palaiko daugybę kitų operacijų, tokių kaip filtravimas, agregavimas ir valymas, todėl tai yra nepakeičiamas įrankis duomenų analizės srityje. Labai rekomenduojama tyrinėti sudėtingesnes temas ir metodus, kad padidintumėte pandų galią ir padidintumėte manipuliavimo duomenimis pastangas.
