Pandas é uma poderosa e versátil biblioteca Python amplamente utilizada para manipulação e análise de dados. Um requisito comum ao trabalhar com dados é inserir várias colunas em um DataFrame. Neste artigo, exploraremos o processo de adicionar várias colunas a um DataFrame usando a biblioteca Pandas, discutiremos o código e nos aprofundaremos nas funções, bibliotecas e conceitos relacionados que podem ajudá-lo a se tornar um especialista em Pandas.
Adicionando várias colunas a um DataFrame do Pandas
Para inserir várias colunas em um DataFrame, utilizaremos o concat função disponível na biblioteca Pandas. Esta função permite combinar vários DataFrames um ao lado do outro, seja ao longo de linhas ou colunas. Ao inserir novas colunas, combinaremos DataFrames ao longo das colunas. Vamos começar com a solução do nosso problema.
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)
Explicação passo a passo do código
Em nosso exemplo, vamos percorrer o processo passo a passo para entender como o código funciona.
1. Primeiro, importamos a biblioteca necessária, Pandas, executando importar pandas como pd. Isso nos permite usar as funções do Pandas em nosso script.
2. Em seguida, criamos um exemplo de DataFrame chamado df e um novo DataFrame para as novas colunas, novo_df.
3. Para inserir as novas colunas (new_df) em nosso DataFrame original (df), usamos o pd.concat função. Ao especificar eixo = 1, dizemos à função para concatenar ao longo das colunas, colocando as novas colunas ao lado do DataFrame existente.
4. Finalmente, imprimimos o DataFrame resultante para verificar se as novas colunas foram inseridas corretamente.
Casos de uso e técnicas avançadas
Embora a função concat seja uma ferramenta poderosa para inserir várias colunas em um DataFrame, você pode encontrar cenários em que precisa de técnicas mais avançadas para atingir objetivos específicos. Nesta seção, discutiremos alguns outros métodos que podem ajudá-lo a se tornar um especialista na manipulação de DataFrames usando a biblioteca Pandas.
-
Inserir uma coluna em uma posição específica
Nos casos em que você precisa inserir uma coluna em uma posição específica no DataFrame, o inserir método é uma opção valiosa. Este método permite inserir uma coluna antes de um índice especificado. Aqui está um código de exemplo:
# Insert column 'E' with values [13, 14, 15] before index 1 (after the first column) df.insert(1, 'E', [13, 14, 15])
-
Inserir colunas derivadas de outras colunas
Às vezes, você pode querer inserir novas colunas derivadas de outras colunas no DataFrame. Você pode realizar cálculos em dados existentes para criar essas novas colunas. Por exemplo, para calcular o produto das colunas 'A' e 'B':
df['F'] = df['A'] * df['B']
Neste artigo, abordamos como inserir várias colunas em um Pandas DataFrameName usando o concat função, aprendeu a explicação passo a passo do código e explorou técnicas e casos de uso avançados. Com esse conhecimento, agora você pode manipular seus dados com eficiência e se tornar mais eficiente em suas tarefas de análise de dados.
