Python pandas bibliotēka ir jaudīga un daudzpusīga datu apstrādes un analīzes bibliotēka, jo īpaši strādājot ar tabulas datiem datu rāmju veidā. Viena izplatīta darbība, strādājot ar datu rāmjiem, ir kolonnu secības pārkārtošana, lai tā atbilstu īpašām vajadzībām. Šajā rakstā mēs pievērsīsimies tam, kā pārvietot pēdējo kolonnu uz pirmo pozīciju pandas datu ietvarā. Tas var būt īpaši noderīgi, ja vēlaties pievērst uzmanību konkrētām kolonnām, it īpaši, ja datu kopā ir daudz kolonnu.
Lai atrisinātu šo problēmu, mēs izmantosim pandu piedāvātās pamatfunkcijas, piemēram, datu rāmja indeksēšanu un kolonnu pārkārtošanu. Galvenais mērķis ir izvilkt pēdējo kolonnu no datu rāmja un ievietot to pirmajā pozīcijā, vienlaikus saglabājot pārējo kolonnu secību.
Vispirms importēsim pandas bibliotēku un izveidosim vienkāršu datu rāmi ar četrām kolonnām:
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)
Tiks parādīts šāds datu rāmis:
A B C D 0 1 4 7 10 1 2 5 8 11 2 3 6 9 12
Tagad pārvietosim pēdējo kolonnu (kolonna “D”) par pirmo kolonnu un attiecīgi pārvietosim pārējās kolonnas. Risinājums ietver vienu koda rindiņu:
df = df[df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()] print(df)
Tas izvadīs modificēto datu rāmi:
D A B C 0 10 1 4 7 1 11 2 5 8 2 12 3 6 9
Pandas DataFrame kolonnas manipulāciju skaidrojums
Tālāk ir sniegts detalizēts koda skaidrojums, kas pēdējo kolonnu pārvieto uz pirmo vietu:
1. Mēs izņemam pēdējo kolonnu, izmantojot indeksēšanu: `df.columns[-1:]. Tas izgūst pēdējās kolonnas nosaukumu, un mēs to pārvēršam sarakstā, izmantojot metodi “tolist()”.
2. Mēs izņemam visas kolonnas, izņemot pēdējo: `df.columns[:-1]. Tādējādi tiek izgūti visu kolonnu nosaukumi, izņemot pēdējo, un mēs to pārvēršam sarakstā, izmantojot metodi “tolist()”.
3. Mēs savienojam sarakstus: `df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()`. Tādējādi tiek izveidots jauns saraksts ar pēdējās kolonnas nosaukumu sākumā, kam seko pārējo kolonnu nosaukumi to sākotnējā secībā.
4. Mēs izmantojam jauno kolonnu secību datu rāmis: `df[df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()]. Tādējādi tiek izveidots jauns datu rāmis ar vēlamo kolonnu secību.
Uzlabojiet savas prasmes ar pandām
Pandu bibliotēkā ir daudzas funkcijas, kas paredzētas apstrādei, manipulēšanai un analīzei datu rāmji. Šajā piemērā mēs parādījām, kā datu rāmja pēdējo kolonnu pārvietot uz pirmo pozīciju. Šis paņēmiens ir noderīgs, lai pārkārtotu un koncentrētos uz konkrētām datu kopas kolonnām.
Darbs ar datu rāmjiem ir tikai viens no pandu aspektiem, jo bibliotēkā ir arī apstrādes rīki laikrindas un citas sarežģītas datu struktūras. Lai apgūtu Python pandu bibliotēku, ir svarīgi saprast dažādas funkcijas, piemēram indeksācija, savienošana, un kolonnu pārkārtošana – tie visi ir būtiski efektīvai datu pārvaldībai.
Turklāt pandas atbalsta daudzas citas darbības, piemēram, filtrēšanu, apkopošanu un tīrīšanu, padarot to par neaizstājamu rīku datu analīzes jomā. Ir ļoti ieteicams izpētīt sarežģītākas tēmas un metodes, lai maksimāli palielinātu pandu spēku un uzlabotu datu manipulācijas.
