Pandas — это мощная и универсальная библиотека Python, широко используемая для обработки и анализа данных. Одним из распространенных требований при работе с данными является вставка нескольких столбцов в DataFrame. В этой статье мы рассмотрим процесс добавления нескольких столбцов в DataFrame с помощью библиотеки Pandas, обсудим код и углубимся в связанные функции, библиотеки и концепции, которые помогут вам стать экспертом в Pandas.
Добавление нескольких столбцов в Pandas DataFrame
Чтобы вставить несколько столбцов в DataFrame, мы будем использовать CONCAT функция доступна в библиотеке Pandas. Эта функция позволяет вам комбинировать несколько фреймов данных рядом друг с другом, либо по строкам, либо по столбцам. При вставке новых столбцов мы будем объединять кадры данных по столбцам. Начнем с решения нашей проблемы.
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)
Пошаговое объяснение кода
В нашем примере мы рассмотрим процесс шаг за шагом, чтобы понять, как работает код.
1. Сначала импортируем нужную библиотеку Pandas, выполнив импорт панд в виде pd. Это позволяет нам использовать функции Pandas в нашем скрипте.
2. Затем мы создаем образец DataFrame с именем df и новый DataFrame для новых столбцов, новый_df.
3. Чтобы вставить новые столбцы (new_df) в наш исходный DataFrame (df), мы используем pd.concat функция. Указав Ось = 1, мы говорим функции объединить столбцы, поместив новые столбцы рядом с существующим фреймом данных.
4. Наконец, мы печатаем полученный DataFrame, чтобы убедиться, что новые столбцы были вставлены правильно.
Расширенные варианты использования и методы
Хотя функция concat является мощным инструментом для вставки нескольких столбцов в DataFrame, вы можете столкнуться со сценариями, в которых вам потребуются более продвинутые методы для достижения определенных целей. В этом разделе мы обсудим несколько других методов, которые могут помочь вам стать экспертом в управлении кадрами данных с помощью библиотеки Pandas.
-
Вставить столбец в определенную позицию
В случаях, когда вам нужно вставить столбец в определенную позицию в DataFrame, вставить метод является ценным вариантом. Этот метод позволяет вставить столбец перед указанным индексом. Вот пример кода:
# Insert column 'E' with values [13, 14, 15] before index 1 (after the first column) df.insert(1, 'E', [13, 14, 15])
-
Вставить столбцы, производные от других столбцов
Иногда вам может понадобиться вставить новые столбцы, производные от других столбцов в DataFrame. Вы можете выполнять вычисления с существующими данными, чтобы создать эти новые столбцы. Например, чтобы вычислить произведение столбцов «А» и «В»:
df['F'] = df['A'] * df['B']
В этой статье мы рассмотрели, как вставить несколько столбцов в Панды DataFrame используя CONCAT функции, изучил пошаговое объяснение кода и изучил расширенные варианты использования и методы. Обладая этими знаниями, вы теперь можете эффективно манипулировать своими данными и более эффективно решать задачи анализа данных.
