Pandas là một thư viện Python mạnh mẽ và linh hoạt được sử dụng rộng rãi để thao tác và phân tích dữ liệu. Một yêu cầu phổ biến khi làm việc với dữ liệu là chèn nhiều cột vào DataFrame. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá quy trình thêm nhiều cột vào DataFrame bằng thư viện Pandas, thảo luận về mã và tìm hiểu sâu hơn về các chức năng, thư viện và khái niệm liên quan có thể giúp bạn trở thành chuyên gia về Pandas.
Thêm nhiều cột vào khung dữ liệu Pandas
Để chèn nhiều cột vào DataFrame, chúng tôi sẽ sử dụng concat chức năng có sẵn trong thư viện Pandas. Chức năng này cho phép bạn kết hợp nhiều DataFrames với nhau, dọc theo hàng hoặc cột. Khi chèn cột mới, chúng tôi sẽ kết hợp DataFrames dọc theo cột. Hãy bắt đầu với giải pháp cho vấn đề của chúng ta.
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)
Giải thích từng bước về mã
Trong ví dụ của chúng tôi, chúng tôi sẽ thực hiện từng bước quy trình để hiểu cách mã hoạt động.
1. Đầu tiên, chúng tôi nhập thư viện cần thiết, Pandas, bằng cách thực thi gấu trúc nhập khẩu như pd. Điều này cho phép chúng tôi sử dụng các hàm Pandas trong tập lệnh của mình.
2. Tiếp theo, chúng tôi tạo một DataFrame mẫu được gọi là df và một DataFrame mới cho các cột mới, mới_df.
3. Để chèn các cột mới (new_df) vào Khung dữ liệu ban đầu (df), chúng tôi sử dụng pd.concat chức năng. Bằng cách chỉ định trục=1, chúng tôi yêu cầu hàm nối dọc theo các cột, đặt các cột mới bên cạnh DataFrame hiện có.
4. Cuối cùng, chúng tôi in DataFrame kết quả để xác minh rằng các cột mới đã được chèn chính xác.
Các trường hợp sử dụng và kỹ thuật nâng cao
Mặc dù hàm concat là một công cụ mạnh mẽ để chèn nhiều cột vào DataFrame, nhưng bạn có thể gặp phải các tình huống cần các kỹ thuật nâng cao hơn để đạt được các mục tiêu cụ thể. Trong phần này, chúng tôi sẽ thảo luận về một số phương pháp khác có thể giúp bạn trở thành chuyên gia trong việc thao tác DataFrames bằng thư viện Pandas.
-
Chèn một cột tại một vị trí cụ thể
Trong trường hợp bạn cần chèn một cột tại một vị trí cụ thể trong DataFrame, chèn phương pháp là một lựa chọn có giá trị. Phương pháp này cho phép bạn chèn một cột trước một chỉ mục đã chỉ định. Đây là một mã ví dụ:
# Insert column 'E' with values [13, 14, 15] before index 1 (after the first column) df.insert(1, 'E', [13, 14, 15])
-
Chèn các cột bắt nguồn từ các cột khác
Đôi khi, bạn có thể muốn chèn các cột mới bắt nguồn từ các cột khác trong DataFrame. Bạn có thể thực hiện tính toán trên dữ liệu hiện có để tạo các cột mới này. Chẳng hạn, để tính tích của cột 'A' và 'B':
df['F'] = df['A'] * df['B']
Trong bài viết này, chúng tôi đã giới thiệu cách chèn nhiều cột vào một Dữ liệu gấu trúc bằng cách sử dụng concat chức năng, tìm hiểu giải thích từng bước về mã và khám phá các trường hợp sử dụng và kỹ thuật nâng cao. Với kiến thức này, giờ đây bạn có thể thao tác dữ liệu của mình một cách hiệu quả và trở nên hiệu quả hơn trong các tác vụ phân tích dữ liệu của mình.
