⚙️ Как создать новую колонку в pandas: подробное руководство в 5 простых шагов

Как создать новую колонку в Pandas

Чтобы создать новую колонку в библиотеке Pandas, вы можете использовать метод assign(). Просто укажите название новой колонки и задайте значения для этой колонки.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Катя'],
        'Возраст': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# Создаем новую колонку
df = df.assign(Работа='Инженер', Город='Москва')

# Выводим DataFrame с новой колонкой
print(df)

В этом примере мы создали новую колонку "Работа" и "Город" и присвоили им значения "Инженер" и "Москва" соответственно. Если вам нужно использовать вычисления или логические операции для определения значений в новой колонке, вы также можете это сделать.

Как создать новую колонку в pandas

Добро пожаловать! В этой статье мы рассмотрим, как создать новую колонку в библиотеке pandas. Pandas - это мощный инструмент для обработки и анализа данных в Python, и создание новых колонок является одной из наиболее часто используемых операций.

Перед тем, как начать, убедитесь, что у вас установлена библиотека pandas. Если она не установлена, можно установить ее с помощью следующей команды:

pip install pandas

После установки pandas мы можем приступить к созданию новых колонок. В pandas для этого используется метод assign(). Он позволяет добавить новую колонку на основе существующих данных.

Давайте рассмотрим пример. Предположим, у нас есть DataFrame с данными о студентах, включая их имена и возраст:

import pandas as pd

data = {'Имя': ['Алексей', 'Мария', 'Дмитрий'],
        'Возраст': [21, 19, 20]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Этот код создаст следующий DataFrame:

       Имя  Возраст
0  Алексей      21
1    Мария      19
2  Дмитрий      20

Теперь мы хотим добавить новую колонку "Страна" и заполнить ее значениями 'Россия', 'Россия', 'Россия'. Мы можем сделать это с помощью метода assign():

df = df.assign(Страна='Россия')
print(df)

Результат:

       Имя  Возраст  Страна
0  Алексей      21  Россия
1    Мария      19  Россия
2  Дмитрий      20  Россия

Таким образом, мы успешно создали новую колонку "Страна" и заполнили ее значениями для каждого студента.

Кроме того, вы можете создавать новые колонки на основе существующих колонок и применять к ним различные операции.

Например, предположим, у нас есть колонка "Возраст", и мы хотим создать новую колонку "Год рождения", вычитая возраст каждого студента из текущего года:

import datetime

current_year = datetime.datetime.now().year
df = df.assign(Год_рождения=current_year - df['Возраст'])
print(df)

Результат:

       Имя  Возраст  Страна  Год_рождения
0  Алексей      21  Россия          2001
1    Мария      19  Россия          2003
2  Дмитрий      20  Россия          2002

Теперь мы создали новую колонку "Год_рождения", которая содержит год рождения каждого студента на основе их возраста и текущего года.

Надеюсь, эта статья помогла вам понять, как создать новую колонку в pandas. Помните, что создание новых колонок - это важный аспект работы с данными, и pandas предоставляет мощные инструменты для этого.