📊 Как создать столбец в pandas: пошаговое руководство для начинающих
Чтобы создать столбец в библиотеке pandas, вы можете использовать метод assign() или присвоить новое значение столбцу с помощью оператора =. Вот примеры кода:
# Использование метода assign()
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Emma', 'Michael'],
'Age': [25, 30, 35]})
df = df.assign(City=['New York', 'London', 'Paris'])
print(df)
# Присвоение нового значения столбцу
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Emma', 'Michael'],
'Age': [25, 30, 35]})
df['City'] = ['New York', 'London', 'Paris']
print(df)Оба кода добавят новый столбец с именем "City" и соответствующими значениями. Убедитесь, что у вас установлена библиотека pandas перед выполнением этого кода.
Детальный ответ
Как создать столбец в библиотеке pandas?
Столбцы являются одной из основных структур данных в библиотеке pandas, используемой для анализа данных в языке программирования Python. В этой статье я подробно расскажу о том, как создать новый столбец в DataFrame с помощью различных методов.
Прежде чем создавать столбец, необходимо иметь DataFrame с существующими данными. Для примеров в этой статье предположим, что у нас есть следующий DataFrame:
import pandas as pd
data = {
'Имя': ['Алексей', 'Наталья', 'Иван', 'Ольга'],
'Возраст': [28, 32, 45, 36]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)Это создаст и выведет следующий DataFrame:
Имя Возраст
0 Алексей 28
1 Наталья 32
2 Иван 45
3 Ольга 36
Теперь давайте рассмотрим, как создать новый столбец в этом DataFrame.
Метод 1: Использование спискового выражения
Один из способов создать новый столбец - использовать списковое выражение и присвоить его DataFrame. Вот пример:
df['Зарплата'] = [50000, 60000, 75000, 45000]
print(df)Это добавит новый столбец "Зарплата" в DataFrame с указанными значениями:
Имя Возраст Зарплата
0 Алексей 28 50000
1 Наталья 32 60000
2 Иван 45 75000
3 Ольга 36 45000
Метод 2: Использование функции apply()
Другой способ создания столбца - использовать функцию apply(). Вы можете передать функцию, которая будет применена к каждому элементу столбца или существующему столбцу. Ниже приведен пример, который демонстрирует создание нового столбца, используя функцию apply():
def double_age(age):
return age * 2
df['Удвоенный возраст'] = df['Возраст'].apply(double_age)
print(df)Это добавит столбец "Удвоенный возраст" в DataFrame, в котором каждое значение будет удвоено значение столбца "Возраст":
Имя Возраст Зарплата Удвоенный возраст
0 Алексей 28 50000 56
1 Наталья 32 60000 64
2 Иван 45 75000 90
3 Ольга 36 45000 72
Метод 3: Использование функции assign()
Функция assign() - еще один способ создать новый столбец в DataFrame. Этот метод создает копию DataFrame с добавленным новым столбцом. Вот пример:
df_with_new_column = df.assign(Новый_столбец=[True, False, True, False])
print(df_with_new_column)Это создаст новый DataFrame с дополнительным столбцом "Новый столбец", в котором каждое значение будет указано явно:
Имя Возраст Зарплата Удвоенный возраст Новый столбец
0 Алексей 28 50000 56 True
1 Наталья 32 60000 64 False
2 Иван 45 75000 90 True
3 Ольга 36 45000 72 False
Это были некоторые из основных методов создания столбцов в библиотеке pandas. Вы можете выбрать тот, который наиболее подходит для ваших конкретных потребностей и данных.
Не забывайте, что библиотека pandas предлагает множество других методов для работы со столбцами, таких как insert(), assign(), и другие. Исследуйте их, чтобы расширить свои возможности при анализе данных в Python.
Надеюсь, эта статья помогла вам изучить, как создать столбец в библиотеке pandas. Будьте настроены на активное обучение и эксперименты с различными методами, чтобы стать более уверенным пользователем pandas.
Удачи в ваших исследованиях данных!