Solved: magdagdag ng maraming column sa dataframe kung walang pandas

Ang Pandas ay isang open-source na Python library na nagbibigay ng mataas na pagganap, madaling gamitin na mga istruktura ng data, at mga tool sa pagsusuri ng data. Ito ay naging isang go-to na pagpipilian para sa mga developer at data scientist pagdating sa pagmamanipula at pagsusuri ng data. Isa sa mga makapangyarihang feature na ibinigay ng Pandas ay ang paggawa at pagbabago ng mga dataframe. Sa artikulong ito, tutuklasin natin ang proseso ng pagdaragdag ng maraming column sa isang dataframe kung wala ang mga ito, gamit ang pandas library. Tatalakayin namin ang sunud-sunod na paliwanag ng code at susuriin namin ang mga nauugnay na function, library, at problema na maaari mong maranasan habang nasa daan.

Ang pagtatrabaho sa mga dataframe ay napakahalaga kapag nangangasiwa ng data, at kadalasan ay maaari mong makita ang iyong sarili sa isang sitwasyon kung saan kailangan mong magdagdag ng maraming column nang sabay-sabay sa isang dataframe. Maaari itong maging nakakalito, ngunit ginagawang maayos at mahusay ng library ng Pandas ang gawaing ito. Una, magsimula tayo sa pamamagitan ng pag-import ng library ng Pandas:

import pandas as pd

Pagdaragdag ng Maramihang Mga Column sa Pandas Dataframe

Upang magdagdag ng maraming column sa isang dataframe, maaari naming gamitin ang paraan ng DataFrame.assign(). Binibigyang-daan kami ng paraang ito na magdagdag ng isa o ilang column sa dataframe nang sabay-sabay. Gumawa tayo ng sample na dataframe at pagkatapos ay magdagdag ng maraming column dito kung wala pa ang mga ito:

# Create a sample dataframe
data = {'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# Add multiple columns if they do not exist
new_columns = ['column3', 'column4']
for new_col in new_columns:
    if new_col not in df.columns:
        df[new_col] = None

Sa snippet ng code sa itaas, gumawa muna kami ng sample na dataframe na may dalawang column, 'column1' at 'column2'. Pagkatapos, gumawa kami ng listahan ng mga bagong column, 'column3' at 'column4', na gusto naming idagdag sa dataframe. Sa wakas, umuulit kami sa listahan ng mga column at magdagdag ng bagong column kung wala pa ito sa dataframe.

Step-by-Step na Paliwanag

Narito ang isang hakbang-hakbang pagpapaliwanag ng bawat bahagi ng aming solusyon:

1. Magsisimula kami sa pamamagitan ng pag-import ng library ng Pandas gamit ang "import pandas bilang pd".
2. Susunod, gumawa kami ng sample na dataframe na tinatawag na 'df' na may dalawang column: 'column1' at 'column2'.
3. Gumawa kami ng listahan ng mga bagong column na gusto naming idagdag sa dataframe – 'column3' at 'column4'.
4. Gumagamit kami ng for loop para umulit sa listahan ng mga bagong column.
5. Sa loob ng loop, sinusuri namin kung ang bagong column ay umiiral na sa dataframe gamit ang 'not in' na kondisyon. Kung wala ang bagong column, idaragdag namin ang bagong column sa dataframe na may default na value na Wala.

Mga Function at Library ng Pandas

Nag-aalok ang Pandas ng malawak na hanay ng mga function at pamamaraan na nagpapasimple sa paghawak at pagmamanipula ng mga dataframe. Sa aming solusyon, ginamit namin ang mga sumusunod na pangunahing bahagi:

  • Balangkas ng mga datos – Bilang pangunahing istruktura ng data sa mga pandas, ang DataFrame ay isang two-dimensional, nababago, potensyal na magkakaibang tabular na data na may mga label na axes (mga row at column)
  • DataFrame.columns – Ibinabalik ng attribute na ito ang mga label ng column ng DataFrame, na nagbibigay-daan sa amin na i-access at i-verify kung may column o wala.
  • pd.DataFrame() – Ito ay ang constructor function upang lumikha ng isang bagong dataframe. Binibigyang-daan ka nitong tukuyin ang data at mga pangalan ng column sa panahon ng paggawa.

Ngayon na mayroon kang mas mahusay na pag-unawa kung paano magdagdag ng maraming column sa isang Pandas dataframe, ang diskarteng ito ay makakatulong sa iyong mahusay na pamahalaan at manipulahin ang data. Tandaan na nag-aalok ang Pandas ng maraming iba pang makapangyarihang feature para sa pagsusuri at pagmamanipula ng data, kaya siguraduhing galugarin din ang mga ito para maging mas epektibong developer ng Python.

Kaugnay na mga post:

Mag-iwan ng komento