Как создать колонку в pandas и сделать свои данные более информативными? ✏️

Как создать колонку в pandas?

Для создания новой колонки в Pandas можно использовать различные методы. Вот несколько примеров:

1. Через присваивание

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Анна', 'Мария', 'Иван'],
                   'Возраст': [25, 30, 35]})

# Создание новой колонки 'Рост' и присваивание значений
df['Рост'] = [165, 170, 180]

# Вывод DataFrame с новой колонкой
print(df)

2. С использованием функций

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Анна', 'Мария', 'Иван'],
                   'Возраст': [25, 30, 35]})

# Определение функции для создания новой колонки
def расчет_балла(row):
    return row['Возраст'] * 2

# Применение функции к каждой строке DataFrame
df['Балл'] = df.apply(расчет_балла, axis=1)

# Вывод DataFrame с новой колонкой
print(df)

3. С использованием условий

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Анна', 'Мария', 'Иван'],
                   'Возраст': [25, 30, 35]})

# Создание новой колонки 'Статус' на основе условия
df['Статус'] = ['Студент' if age < 30 else 'Сотрудник' for age in df['Возраст']]

# Вывод DataFrame с новой колонкой
print(df)

Это лишь несколько способов создания новой колонки в Pandas. Вы можете выбрать тот, который лучше всего подходит для вашей задачи.

Как создать колонку в pandas

Pandas - это библиотека Python, которая предоставляет мощные инструменты для обработки и анализа данных. В частности, Pandas предоставляет удобные функции для работы с таблицами данных, называемыми DataFrame. Одним из основных действий, которые мы можем выполнить с таблицей данных, является создание новой колонки. В этой статье мы рассмотрим, как создать колонку в Pandas, используя примеры кода.

Чтобы создать новую колонку в Pandas DataFrame, мы можем использовать несколько подходов. Вот некоторые из них:

1. Использование существующих данных

Мы можем создать новую колонку, используя данные из существующих колонок. Для этого мы можем использовать операции, такие как арифметические вычисления, функции и методы.

Пример 1:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Sam', 'Lisa'],
        'Age': [25, 28, 24, 27]}

df = pd.DataFrame(data)

# Создание новой колонки 'YearOfBirth' как текущий год минус 'Age'
df['YearOfBirth'] = pd.datetime.now().year - df['Age']

print(df)

В этом примере мы создаем новую колонку 'YearOfBirth', используя текущий год минус значение из колонки 'Age'. Результат будет содержать год рождения для каждой строки.

2. Использование функции apply

Функция apply позволяет применить функцию к каждому элементу или строке в DataFrame. Мы можем использовать эту функцию для создания новой колонки на основе значений существующих колонок.

Пример 2:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Sam', 'Lisa'],
        'Age': [25, 28, 24, 27]}

df = pd.DataFrame(data)

# Создание новой колонки 'IsAdult' на основе 'Age'
df['IsAdult'] = df['Age'].apply(lambda x: True if x >= 18 else False)

print(df)

В этом примере мы используем функцию apply и lambda-функцию для создания новой колонки 'IsAdult', которая указывает, является ли человек взрослым (если 'Age' больше или равно 18, то значение будет True, в противном случае - False).

3. Использование метода assign

Метод assign позволяет создавать новые колонки и присваивать им значения, основываясь на существующих колонках. Этот метод очень гибкий и позволяет выполнять различные операции над данными.

Пример 3:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Sam', 'Lisa'],
        'Age': [25, 28, 24, 27]}

df = pd.DataFrame(data)

# Использование метода assign для создания новой колонки 'IsAdult'
df = df.assign(IsAdult=lambda x: x['Age'] >= 18)

print(df)

В этом примере мы используем метод assign для создания новой колонки 'IsAdult' на основе значения в колонке 'Age' (если 'Age' больше или равно 18, то значение будет True, в противном случае - False).

4. Использование метода insert

Метод insert позволяет вставлять новую колонку в указанную позицию в DataFrame. Этот метод полезен, когда мы хотим задать конкретное местоположение для новой колонки.

Пример 4:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Sam', 'Lisa'],
        'Age': [25, 28, 24, 27]}

df = pd.DataFrame(data)

# Вставка новой колонки 'Gender' на позицию 1
df.insert(1, 'Gender', ['Male', 'Female', 'Male', 'Female'])

print(df)

В этом примере мы используем метод insert для вставки новой колонки 'Gender' на позицию 1. Результат будет содержать информацию о поле для каждой строки.

Это лишь несколько способов создания новой колонки в Pandas. В зависимости от ваших потребностей, вы можете выбрать подход, который наиболее подходит для вашей конкретной ситуации. Используйте эти примеры как отправную точку и экспериментируйте, чтобы сделать свою работу с данными более эффективной и удобной.