Thư viện pandas của Python là một thư viện mạnh mẽ và linh hoạt để thao tác và phân tích dữ liệu, đặc biệt khi làm việc với dữ liệu dạng bảng ở dạng khung dữ liệu. Một thao tác phổ biến khi làm việc với các khung dữ liệu là sắp xếp lại thứ tự cột để phù hợp với các nhu cầu cụ thể. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tập trung vào cách chuyển cột cuối cùng sang vị trí đầu tiên trong khung dữ liệu gấu trúc. Điều này có thể đặc biệt hữu ích khi bạn muốn thu hút sự chú ý đến các cột cụ thể, đặc biệt là khi tập dữ liệu có số lượng cột lớn.
Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi sẽ sử dụng chức năng cơ bản do gấu trúc cung cấp, chẳng hạn như lập chỉ mục khung dữ liệu và sắp xếp lại cột. Mục tiêu chính là trích xuất cột cuối cùng từ khung dữ liệu và chèn nó vào vị trí đầu tiên trong khi duy trì thứ tự của các cột khác.
Trước tiên, hãy nhập thư viện gấu trúc và tạo một khung dữ liệu đơn giản với bốn cột:
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)
Điều này sẽ hiển thị khung dữ liệu sau:
A B C D 0 1 4 7 10 1 2 5 8 11 2 3 6 9 12
Bây giờ, hãy chuyển cột cuối cùng (cột 'D') thành cột đầu tiên và chuyển các cột khác theo đó. Giải pháp bao gồm một dòng mã:
df = df[df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()] print(df)
Điều này sẽ xuất ra khung dữ liệu đã sửa đổi:
D A B C 0 10 1 4 7 1 11 2 5 8 2 12 3 6 9
Pandas DataFrame giải thích thao tác cột
Dưới đây là giải thích từng bước về mã chuyển cột cuối cùng sang vị trí đầu tiên:
1. Chúng tôi trích xuất cột cuối cùng bằng cách sử dụng chỉ mục: `df.columns[-1:]`. Điều này truy xuất tên cột cuối cùng và chúng tôi chuyển đổi nó thành một danh sách bằng cách sử dụng phương thức `tolist()`.
2. Chúng tôi trích xuất tất cả các cột ngoại trừ cột cuối cùng: `df.columns[:-1]`. Điều này truy xuất tên của tất cả các cột ngoại trừ cột cuối cùng và chúng tôi chuyển đổi nó thành một danh sách bằng cách sử dụng phương thức `tolist()`.
3. Chúng ta nối các danh sách: `df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()`. Điều này tạo ra một danh sách mới với tên cột cuối cùng ở đầu, theo sau là các tên cột khác theo thứ tự ban đầu của chúng.
4. Chúng tôi áp dụng thứ tự cột mới cho khung dữ liệu: `df[df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()]`. Điều này tạo ra một khung dữ liệu mới với thứ tự cột mong muốn.
Nâng cao kỹ năng của bạn với Pandas
Thư viện pandas có nhiều tính năng để xử lý, thao tác và phân tích khung dữ liệu. Trong ví dụ này, chúng tôi đã trình bày cách chuyển cột cuối cùng sang vị trí đầu tiên trong khung dữ liệu. Kỹ thuật này hữu ích trong việc tổ chức lại và tập trung vào các cột cụ thể trong tập dữ liệu.
Làm việc với các khung dữ liệu chỉ là một khía cạnh của gấu trúc, vì thư viện cũng có các công cụ để xử lý chuỗi thời gian và các cấu trúc dữ liệu phức tạp khác. Để thành thạo thư viện gấu trúc của Python, điều cần thiết là phải hiểu các chức năng khác nhau như lập chỉ mục, ghépvà sắp xếp lại cột – tất cả đều rất quan trọng để quản lý dữ liệu hiệu quả.
Ngoài ra, pandas hỗ trợ nhiều hoạt động khác như lọc, tổng hợp và làm sạch, khiến nó trở thành một công cụ không thể thiếu trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Bạn nên khám phá các chủ đề và kỹ thuật nâng cao hơn để tối đa hóa sức mạnh của gấu trúc và nâng cao nỗ lực thao tác dữ liệu của mình.
