Löst: infoga flera kolumn pandor

Pandas är ett kraftfullt och mångsidigt Python-bibliotek som ofta används för datamanipulation och analys. Ett vanligt krav när man arbetar med data är att infoga flera kolumner i en DataFrame. I den här artikeln kommer vi att utforska processen att lägga till flera kolumner i en DataFrame med hjälp av Pandas-biblioteket, diskutera koden och dyka djupare in i relaterade funktioner, bibliotek och koncept som kan hjälpa dig att bli en Pandas-expert.

Lägga till flera kolumner i en Pandas DataFrame

För att infoga flera kolumner i en DataFrame kommer vi att använda concat funktion tillgänglig i Pandas bibliotek. Den här funktionen låter dig kombinera flera dataramar bredvid varandra, antingen längs rader eller kolumner. När vi infogar nya kolumner kommer vi att kombinera DataFrames längs kolumner. Låt oss börja med lösningen på vårt problem.

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)

Steg-för-steg-förklaring av koden

I vårt exempel går vi igenom processen steg för steg för att förstå hur koden fungerar.

1. Först importerar vi det nödvändiga biblioteket, Pandas, genom att köra importera pandor som pd. Detta gör att vi kan använda Pandas funktioner i vårt skript.

2. Därefter skapar vi ett exempel på DataFrame som kallas df och en ny DataFrame för de nya kolumnerna, ny_df.

3. För att infoga de nya kolumnerna (new_df) i vår ursprungliga DataFrame (df), använder vi pd.concat fungera. Genom att specificera axel = 1, säger vi till funktionen att sammanfoga längs kolumnerna och placera de nya kolumnerna bredvid den befintliga DataFrame.

4. Slutligen skriver vi ut den resulterande DataFrame för att verifiera att de nya kolumnerna har infogats korrekt.

Avancerade användningsfall och tekniker

Medan concat-funktionen är ett kraftfullt verktyg för att infoga flera kolumner i en DataFrame, kan du stöta på scenarier där du behöver mer avancerade tekniker för att uppnå specifika mål. I det här avsnittet kommer vi att diskutera några andra metoder som kan hjälpa dig att bli expert på att manipulera DataFrames med Pandas-biblioteket.

• Infoga en kolumn på en specifik position

I de fall du behöver infoga en kolumn på en specifik position i DataFrame, infoga metod är ett värdefullt alternativ. Denna metod låter dig infoga en kolumn före ett angivet index. Här är en exempelkod:

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

• Infoga kolumner härledda från andra kolumner

Ibland kanske du vill infoga nya kolumner som härrör från andra kolumner i DataFrame. Du kan utföra beräkningar på befintliga data för att skapa dessa nya kolumner. Till exempel, för att beräkna produkten av kolumnerna "A" och "B":

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

I den här artikeln behandlade vi hur man infogar flera kolumner i en Pandas DataFrame med concat funktion, lärde sig steg-för-steg-förklaringen av koden och utforskade avancerade användningsfall och tekniker. Med denna kunskap kan du nu effektivt manipulera din data och bli mer effektiv i dina dataanalysuppgifter.