Бібліотека pandas Python — це потужна та універсальна бібліотека для обробки та аналізу даних, особливо під час роботи з табличними даними у формі кадрів даних. Однією з поширених операцій під час роботи з кадрами даних є зміна порядку стовпців відповідно до конкретних потреб. У цій статті ми зосередимося на тому, як перемістити останній стовпець на першу позицію у фреймі даних pandas. Це може бути особливо корисним, коли ви хочете привернути увагу до певних стовпців, особливо коли набір даних містить велику кількість стовпців.
Щоб вирішити цю проблему, ми скористаємося базовою функціональністю, яку надає pandas, як-от індексування кадрів даних і зміна порядку стовпців. Основна мета полягає в тому, щоб витягти останній стовпець із фрейму даних і вставити його на перше місце, зберігаючи порядок інших стовпців.
Спочатку давайте імпортуємо бібліотеку pandas і створимо простий фрейм даних із чотирма стовпцями:
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)
Це відобразить такий кадр даних:
A B C D 0 1 4 7 10 1 2 5 8 11 2 3 6 9 12
Тепер давайте перемістимо останній стовпець (стовпець «D»), щоб стати першим стовпцем, і відповідно перемістимо інші стовпці. Рішення включає один рядок коду:
df = df[df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()] print(df)
Це виведе змінений кадр даних:
D A B C 0 10 1 4 7 1 11 2 5 8 2 12 3 6 9
Пояснення маніпулювання стовпцями Pandas DataFrame
Ось покрокове пояснення коду, який переміщує останній стовпець на перше місце:
1. Витягуємо останній стовпець за допомогою індексації: `df.columns[-1:]`. Це отримує назву останнього стовпця, і ми перетворюємо його на список за допомогою методу `tolist()`.
2. Витягуємо всі стовпці, крім останнього: `df.columns[:-1]`. Це отримує назви всіх стовпців, крім останнього, і ми перетворюємо його на список за допомогою методу `tolist()`.
3. Ми об’єднуємо списки: `df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()`. Буде створено новий список із назвою останнього стовпця на початку, а потім іменами інших стовпців у вихідному порядку.
4. Ми застосовуємо новий порядок стовпців до фрейму даних: `df[df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()]`. Це створює новий фрейм даних із потрібним порядком стовпців.
Удосконалюйте свої навички з Pandas
Бібліотека pandas має численні функції для обробки, маніпулювання та аналізу фрейми даних. У цьому прикладі ми продемонстрували, як перемістити останній стовпець на першу позицію у кадрі даних. Ця техніка корисна для реорганізації та зосередження на певних стовпцях у наборі даних.
Робота з фреймами даних є лише одним з аспектів pandas, оскільки бібліотека також містить інструменти для обробки часовий ряд та інші складні структури даних. Щоб навчитися працювати з бібліотекою pandas Python, важливо розуміти різні функції, наприклад Індексація, конкатенація та зміна порядку колонок – усі вони мають вирішальне значення для ефективного управління даними.
Крім того, pandas підтримує багато інших операцій, таких як фільтрація, агрегація та очищення, що робить його незамінним інструментом у сфері аналізу даних. Настійно рекомендуємо досліджувати більш просунуті теми та методи, щоб максимізувати потужність панд і покращити свої зусилля з маніпулювання даними.
