Pandas is een krachtige en veelzijdige Python-bibliotheek die veel wordt gebruikt voor gegevensmanipulatie en -analyse. Een algemene vereiste bij het werken met gegevens is het invoegen van meerdere kolommen in een DataFrame. In dit artikel verkennen we het proces van het toevoegen van meerdere kolommen aan een DataFrame met behulp van de Pandas-bibliotheek, bespreken we de code en gaan we dieper in op gerelateerde functies, bibliotheken en concepten die u kunnen helpen een Pandas-expert te worden.
Meerdere kolommen toevoegen aan een Panda's DataFrame
Om meerdere kolommen in een DataFrame in te voegen, gebruiken we de concat functie beschikbaar in de Pandas-bibliotheek. Met deze functie kunt u meerdere DataFrames naast elkaar combineren, langs rijen of kolommen. Bij het invoegen van nieuwe kolommen combineren we DataFrames langs kolommen. Laten we beginnen met de oplossing van ons probleem.
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)
Stapsgewijze uitleg van de code
In ons voorbeeld doorlopen we het proces stap voor stap om te begrijpen hoe de code werkt.
1. Eerst importeren we de benodigde bibliotheek, Panda's, door uit te voeren importeer panda's als pd. Hierdoor kunnen we Panda's-functies gebruiken in ons script.
2. Vervolgens maken we een voorbeeld DataFrame genaamd df en een nieuw DataFrame voor de nieuwe kolommen, nieuwe_df.
3. Om de nieuwe kolommen (new_df) in ons originele DataFrame (df) in te voegen, gebruiken we de pd.concat functie. Door te specificeren as = 1, vertellen we de functie om langs de kolommen samen te voegen, waarbij de nieuwe kolommen naast het bestaande DataFrame worden geplaatst.
4. Ten slotte printen we het resulterende DataFrame om te controleren of de nieuwe kolommen correct zijn ingevoegd.
Geavanceerde use cases en technieken
Hoewel de concat-functie een krachtig hulpmiddel is voor het invoegen van meerdere kolommen in een DataFrame, kunt u scenario's tegenkomen waarin u meer geavanceerde technieken nodig hebt om specifieke doelen te bereiken. In deze sectie bespreken we enkele andere methoden die u kunnen helpen een expert te worden in het manipuleren van DataFrames met behulp van de Pandas-bibliotheek.
-
Voeg een kolom in op een specifieke positie
In gevallen waarin u een kolom op een specifieke positie in het DataFrame moet invoegen, is de invoegen methode is een waardevolle optie. Met deze methode kunt u een kolom invoegen vóór een opgegeven index. Hier is een voorbeeldcode:
# Insert column 'E' with values [13, 14, 15] before index 1 (after the first column) df.insert(1, 'E', [13, 14, 15])
-
Kolommen invoegen die zijn afgeleid van andere kolommen
Soms wilt u misschien nieuwe kolommen invoegen die zijn afgeleid van andere kolommen in het DataFrame. U kunt berekeningen uitvoeren op bestaande gegevens om deze nieuwe kolommen te maken. Om bijvoorbeeld het product van kolommen 'A' en 'B' te berekenen:
df['F'] = df['A'] * df['B']
In dit artikel hebben we besproken hoe u meerdere kolommen in een Panda's DataFrame met de concat functie, leerde de stapsgewijze uitleg van de code en verkende geavanceerde use cases en technieken. Met deze kennis kunt u uw gegevens nu effectief manipuleren en efficiënter worden in uw gegevensanalysetaken.
