Solved: inilipat ng python pandas ang huling column sa unang pwesto

Ang pandas library ng Python ay isang malakas at maraming nalalaman na library para sa pagmamanipula at pagsusuri ng data, lalo na kapag nagtatrabaho sa tabular data sa anyo ng mga dataframe. Ang isang karaniwang operasyon kapag nagtatrabaho sa mga dataframe ay ang muling pagsasaayos ng pagkakasunud-sunod ng column upang umangkop sa mga partikular na pangangailangan. Sa artikulong ito, tututukan natin kung paano ilipat ang huling column sa unang posisyon sa isang pandas dataframe. Maaari itong maging partikular na kapaki-pakinabang kapag gusto mong bigyan ng pansin ang mga partikular na column, lalo na kapag ang dataset ay may malaking bilang ng mga column.

Upang malutas ang isyung ito, gagamitin namin ang pangunahing pagpapaandar na ibinigay ng mga panda, gaya ng pag-index ng dataframe at muling pag-aayos ng column. Ang pangunahing layunin ay kunin ang huling column mula sa dataframe at ipasok ito sa unang posisyon habang pinapanatili ang pagkakasunud-sunod ng iba pang mga column.

Una, i-import natin ang pandas library at lumikha ng isang simpleng dataframe na may apat na column:

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9],
        'D': [10, 11, 12]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Ipapakita nito ang sumusunod na dataframe:

   A  B  C   D
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

Ngayon, ilipat natin ang huling column (column 'D') para maging unang column, at ilipat ang iba pang column nang naaayon. Ang solusyon ay nagsasangkot ng isang linya ng code:

df = df[df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()]
print(df)

Ilalabas nito ang binagong dataframe:

    D  A  B  C
0  10  1  4  7
1  11  2  5  8
2  12  3  6  9

Ipinaliwanag ang Pandas DataFrame Column Manipulation

Narito ang isang sunud-sunod na paliwanag ng code na naglilipat sa huling column sa unang lugar:

1. Kinukuha namin ang huling column gamit ang pag-index: `df.columns[-1:]`. Kinukuha nito ang huling pangalan ng column, at kino-convert namin ito sa isang listahan gamit ang paraan ng `tolist()`.
2. I-extract namin ang lahat ng column maliban sa huli: `df.columns[:-1]`. Kinukuha nito ang mga pangalan ng lahat ng column maliban sa huli, at kino-convert namin ito sa isang listahan gamit ang paraan ng `tolist()`.
3. Pinagsasama-sama namin ang mga listahan: `df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()`. Lumilikha ito ng bagong listahan na may huling pangalan ng column sa simula, na sinusundan ng iba pang pangalan ng column sa kanilang orihinal na pagkakasunud-sunod.
4. Inilapat namin ang bagong column order sa dataframe: `df[df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()]`. Lumilikha ito ng bagong dataframe na may nais na pagkakasunod-sunod ng column.

Pagpapahusay ng Iyong Mga Kasanayan sa mga Panda

Ang library ng pandas ay may maraming mga tampok para sa paghawak, pagmamanipula, at pagsusuri mga dataframe. Sa halimbawang ito, ipinakita namin kung paano ilipat ang huling column sa unang posisyon sa isang dataframe. Nakakatulong ang diskarteng ito sa muling pagsasaayos at pagtuon sa mga partikular na column sa loob ng isang dataset.

Ang pagtatrabaho sa mga dataframe ay isang aspeto lamang ng mga panda, dahil nagtatampok din ang library ng mga tool para sa paghawak serye ng oras at iba pang kumplikadong istruktura ng data. Upang maging bihasa sa pandas library ng Python, mahalagang maunawaan ang iba't ibang mga pag-andar tulad ng pag-index, pagsasama-sama, at muling pagsasaayos ng hanay – lahat ng ito ay mahalaga para sa epektibong pamamahala ng data.

Bilang karagdagan, sinusuportahan ng mga pandas ang maraming iba pang mga operasyon tulad ng pag-filter, pagsasama-sama, at paglilinis, na ginagawa itong isang kailangang-kailangan na tool sa larangan ng pagsusuri ng data. Lubos na inirerekomendang mag-explore ng mas advanced na mga paksa at diskarte para ma-maximize ang kapangyarihan ng mga panda at mapahusay ang iyong mga pagsusumikap sa pagmamanipula ng data.

Kaugnay na mga post:

Mag-iwan ng komento