Как добавить новый столбец в pandas? 💡 Учебник по работе с библиотекой pandas

Чтобы добавить новый столбец в Pandas, вам потребуется использовать метод assign().

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Имя': ['Алиса', 'Боб', 'Кэрол'],
        'Возраст': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# Добавляем новый столбец "Зарплата"
df = df.assign(Зарплата=[50000, 60000, 70000])

print(df)

В этом примере мы создаем DataFrame "df" с двумя столбцами: "Имя" и "Возраст". Затем мы используем метод assign() для добавления нового столбца "Зарплата" с помощью списка значений [50000, 60000, 70000].

После добавления нового столбца "df" будет выглядеть следующим образом:

     Имя  Возраст  Зарплата
0  Алиса       25     50000
1    Боб       30     60000
2  Кэрол       35     70000

Вы можете изменить значения в новом столбце или добавить его с помощью других методов, в зависимости от ваших потребностей.

Как добавить новый столбец в pandas

В библиотеке pandas для работы с данными существует возможность добавить новый столбец в DataFrame. DataFrame представляет собой таблицу с данными, где каждый столбец может иметь различные типы данных. Добавление нового столбца может быть полезно при обработке данных, агрегации, фильтрации или преобразования данных. В этой статье мы рассмотрим, как добавить новый столбец в pandas.

Пример

Давайте представим, что у нас есть DataFrame, содержащий данные о студентах. У нас есть столбцы "Имя", "Возраст" и "Курс". Мы хотим добавить новый столбец "Средняя оценка". Для этого мы можем использовать метод assign().

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {
    "Имя": ["Алексей", "Мария", "Дмитрий", "Ольга"],
    "Возраст": [20, 22, 21, 19],
    "Курс": [3, 4, 3, 2]
}

df = pd.DataFrame(data)

# Добавление нового столбца
df = df.assign(Средняя_оценка=[4.2, 3.9, 4.5, 4.0])

print(df)
    

В результате выполнения данного кода, новый столбец "Средняя оценка" будет добавлен к исходному DataFrame. Здесь мы использовали метод assign() для добавления нового столбца, указав его имя и значения.

Добавление столбца на основе других столбцов

Кроме того, мы можем добавить новый столбец, вычисленный на основе значений других столбцов. Для этого мы можем использовать арифметические операции или функции.

# Добавление нового столбца на основе вычислений
df = df.assign(Возраст_плюс_курс=df["Возраст"] + df["Курс"])

print(df)
    

В этом примере мы добавили новый столбец с именем "Возраст_плюс_курс", который является суммой значений столбцов "Возраст" и "Курс".

Изменение значения в существующем столбце

Кроме добавления нового столбца, мы также можем изменить значения в существующем столбце. Для этого мы можем присвоить новое значение столбцу, как если бы это была переменная.

# Изменение значения в существующем столбце
df["Курс"] = df["Курс"] + 1

print(df)
    

Здесь мы увеличили значения в столбце "Курс" на 1.

Удаление столбца

Если вам нужно удалить столбец из DataFrame, вы можете использовать метод drop().

# Удаление столбца
df = df.drop("Средняя_оценка", axis=1)

print(df)
    

В этом примере мы удалили столбец "Средняя оценка" из DataFrame, используя метод drop(). Мы установили параметр axis=1 для указания, что мы хотим удалить столбец, а не строку.

Вывод

В данной статье мы рассмотрели, как добавить новый столбец в pandas. Мы использовали метод assign() для добавления нового столбца к DataFrame. Также мы рассмотрели возможность добавления столбца на основе других столбцов и изменения значений в существующем столбце. При необходимости мы также узнали, как удалить столбец из DataFrame.