Pandas ialah perpustakaan Python yang berkuasa dan serba boleh digunakan secara meluas untuk manipulasi dan analisis data. Satu keperluan biasa apabila bekerja dengan data ialah memasukkan berbilang lajur dalam DataFrame. Dalam artikel ini, kami akan meneroka proses menambah berbilang lajur pada DataFrame menggunakan pustaka Pandas, membincangkan kod dan menyelami lebih mendalam fungsi, pustaka dan konsep berkaitan yang boleh membantu anda menjadi pakar Pandas.
Menambah Berbilang Lajur pada Pandas DataFrame
Untuk memasukkan berbilang lajur ke dalam DataFrame, kami akan menggunakan ringkas fungsi yang terdapat di perpustakaan Pandas. Fungsi ini membolehkan anda menggabungkan berbilang DataFrames di samping satu sama lain, sama ada di sepanjang baris atau lajur. Apabila memasukkan lajur baharu, kami akan menggabungkan DataFrames di sepanjang lajur. Mari kita mulakan dengan penyelesaian kepada masalah kita.
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)
Penjelasan Langkah demi Langkah Kod
Dalam contoh kami, kami akan melalui proses langkah demi langkah untuk memahami cara kod berfungsi.
1. Pertama, kami mengimport perpustakaan yang diperlukan, Pandas, dengan melaksanakan import panda sebagai pd. Ini membolehkan kami menggunakan fungsi Pandas dalam skrip kami.
2. Seterusnya, kami mencipta sampel DataFrame dipanggil df dan DataFrame baharu untuk lajur baharu, new_df.
3. Untuk memasukkan lajur baharu (new_df) ke dalam DataFrame (df) asal kami, kami menggunakan pd.concat fungsi. Dengan menyatakan paksi=1, kami memberitahu fungsi untuk menggabungkan di sepanjang lajur, meletakkan lajur baharu di sebelah DataFrame sedia ada.
4. Akhir sekali, kami mencetak DataFrame yang terhasil untuk mengesahkan bahawa lajur baharu telah dimasukkan dengan betul.
Kes dan Teknik Penggunaan Lanjutan
Walaupun fungsi concat ialah alat yang berkuasa untuk memasukkan berbilang lajur ke dalam DataFrame, anda mungkin menghadapi senario di mana anda memerlukan teknik yang lebih maju untuk mencapai matlamat tertentu. Dalam bahagian ini, kami akan membincangkan beberapa kaedah lain yang boleh membantu anda menjadi pakar dalam memanipulasi DataFrames menggunakan perpustakaan Pandas.
-
Sisipkan Lajur pada Kedudukan Tertentu
Dalam kes di mana anda perlu memasukkan lajur pada kedudukan tertentu dalam DataFrame, fail memasukkan kaedah adalah pilihan yang berharga. Kaedah ini membolehkan anda memasukkan lajur sebelum indeks tertentu. Berikut ialah contoh kod:
# Insert column 'E' with values [13, 14, 15] before index 1 (after the first column) df.insert(1, 'E', [13, 14, 15])
-
Sisipkan Lajur Diperoleh daripada Lajur Lain
Kadangkala, anda mungkin mahu memasukkan lajur baharu yang diperoleh daripada lajur lain dalam DataFrame. Anda boleh melakukan pengiraan pada data sedia ada untuk membuat lajur baharu ini. Sebagai contoh, untuk mengira hasil darab lajur 'A' dan 'B':
df['F'] = df['A'] * df['B']
Dalam artikel ini, kami membincangkan cara memasukkan berbilang lajur ke dalam a Bingkai Data Pandas menggunakan ringkas fungsi, mempelajari penjelasan langkah demi langkah bagi kod, dan meneroka kes dan teknik penggunaan lanjutan. Dengan pengetahuan ini, anda kini boleh memanipulasi data anda dengan berkesan dan menjadi lebih cekap dalam tugasan analisis data anda.
