Løst: sett inn flere kolonnepandaer

Pandas er et kraftig og allsidig Python-bibliotek som er mye brukt for datamanipulering og -analyse. Et vanlig krav når du arbeider med data er å sette inn flere kolonner i en DataFrame. I denne artikkelen vil vi utforske prosessen med å legge til flere kolonner i en DataFrame ved å bruke Pandas-biblioteket, diskutere koden og dykke dypere inn i relaterte funksjoner, biblioteker og konsepter som kan hjelpe deg å bli en Pandas-ekspert.

Legge til flere kolonner til en Pandas DataFrame

For å sette inn flere kolonner i en DataFrame, bruker vi konkat funksjon tilgjengelig i Pandas-biblioteket. Denne funksjonen lar deg kombinere flere DataFrames ved siden av hverandre, enten langs rader eller kolonner. Når vi setter inn nye kolonner, kombinerer vi DataFrames langs kolonner. La oss starte med løsningen på problemet vårt.

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)

Trinn-for-trinn forklaring av koden

I vårt eksempel vil vi gå gjennom prosessen trinn for trinn for å forstå hvordan koden fungerer.

1. Først importerer vi det nødvendige biblioteket, Pandas, ved å kjøre importer pandaer som pd. Dette lar oss bruke Pandas-funksjoner i skriptet vårt.

2. Deretter lager vi et eksempel på DataFrame kalt df og en ny DataFrame for de nye kolonnene, new_df.

3. For å sette inn de nye kolonnene (new_df) i vår originale DataFrame (df), bruker vi pd.concat funksjon. Ved å spesifisere akse=1, ber vi funksjonen om å slå sammen langs kolonnene, og plassere de nye kolonnene ved siden av den eksisterende DataFrame.

4. Til slutt skriver vi ut den resulterende DataFrame for å bekrefte at de nye kolonnene er satt inn riktig.

Avanserte brukstilfeller og teknikker

Mens concat-funksjonen er et kraftig verktøy for å sette inn flere kolonner i en DataFrame, kan du støte på scenarier der du trenger mer avanserte teknikker for å oppnå spesifikke mål. I denne delen vil vi diskutere noen få andre metoder som kan hjelpe deg å bli en ekspert på å manipulere DataFrames ved å bruke Pandas-biblioteket.

• Sett inn en kolonne på en bestemt posisjon

I tilfeller der du trenger å sette inn en kolonne på en bestemt posisjon i DataFrame, vil Sett metoden er et verdifullt alternativ. Denne metoden lar deg sette inn en kolonne før en spesifisert indeks. Her er en eksempelkode:

# Insert column 'E' with values [13, 14, 15] before index 1 (after the first column)
df.insert(1, 'E', [13, 14, 15])

• Sett inn kolonner avledet fra andre kolonner

Noen ganger kan det være lurt å sette inn nye kolonner avledet fra andre kolonner i DataFrame. Du kan utføre beregninger på eksisterende data for å opprette disse nye kolonnene. For eksempel, for å beregne produktet av kolonnene 'A' og 'B':

df['F'] = df['A'] * df['B']

I denne artikkelen dekket vi hvordan du setter inn flere kolonner i en Pandas DataFrame bruker konkat funksjon, lærte den trinnvise forklaringen av koden, og utforsket avanserte brukstilfeller og teknikker. Med denne kunnskapen kan du nå effektivt manipulere dataene dine og bli mer effektiv i dine dataanalyseoppgaver.