🔧Как вставить столбец Pandas: простой и понятный гайд для начинающих

Чтобы вставить столбец в pandas, вы можете использовать метод insert() или просто присвоить новый столбец с помощью оператора =.

# Используя метод insert()
df.insert(loc=index, column='column_name', value=new_column)

# Присваивание нового столбца
df['new_column'] = new_column

Где:

• df - это ваш DataFrame.
• index - это индекс, по которому нужно вставить столбец (например, 0, 1, 2).
• column_name - это название нового столбца.
• value - это значения нового столбца.
• new_column - это Series или список со значениями для нового столбца.

Помните, что оба метода изменяют исходный DataFrame, поэтому будьте осторожны при использовании их.

Как вставить столбец в Pandas

В Pandas, вставка нового столбца в DataFrame является обычной операцией, которая может быть выполнена несколькими способами. Давайте рассмотрим несколько примеров, чтобы понять, как это сделать.

Метод 1: Использование оператора присваивания

Возможно, самый простой способ вставить новый столбец - использовать оператор присваивания. Для этого вы можете просто создать новую колонку и присвоить ей значения.

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Emma', 'Michael'],
                   'Age': [28, 25, 32]})

# Вставка нового столбца 'Salary'
df['Salary'] = [5000, 6000, 7000]

# Печать DataFrame
print(df)

В этом примере мы создаем DataFrame с именем и возрастом. Затем мы вставляем новый столбец с названием "Salary" и задаем значения для каждого элемента. После этого мы печатаем DataFrame, чтобы убедиться, что столбец был правильно вставлен.

Метод 2: Использование метода insert()

Другой способ вставить столбец в DataFrame - использовать метод insert(). Этот метод позволяет вам указать позицию, в которую нужно вставить столбец.

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Emma', 'Michael'],
                   'Age': [28, 25, 32]})

# Вставка нового столбца 'Salary' на вторую позицию
df.insert(1, 'Salary', [5000, 6000, 7000])

# Печать DataFrame
print(df)

В этом примере мы создаем DataFrame с именем и возрастом. Затем мы используем метод insert() для вставки нового столбца "Salary" на вторую позицию (индекс 1). Мы также задаем значения для каждого элемента столбца. После этого мы печатаем DataFrame, чтобы убедиться, что столбец был правильно вставлен.

Метод 3: Использование метода assign()

Можно также использовать метод assign(), чтобы вставить новый столбец в DataFrame. Этот метод создает копию DataFrame с добавленным новым столбцом.

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Emma', 'Michael'],
                   'Age': [28, 25, 32]})

# Вставка нового столбца 'Salary' с помощью assign()
df = df.assign(Salary=[5000, 6000, 7000])

# Печать DataFrame
print(df)

В этом примере мы создаем DataFrame с именем и возрастом. Затем мы используем метод assign() для создания копии DataFrame с новым столбцом "Salary" и задаем значения для каждого элемента. После этого мы печатаем копию DataFrame, чтобы убедиться, что столбец был правильно вставлен.

Метод 4: Использование присваивания с помощью Series

Еще один способ вставить столбец - использовать присваивание с помощью объекта Series. Вы можете создать объект Series и присвоить его новому столбцу.

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Emma', 'Michael'],
                   'Age': [28, 25, 32]})

# Создание объекта Series с именами должностей
job_titles = pd.Series(['Engineer', 'Analyst', 'Manager'])

# Вставка нового столбца 'Job Title' с помощью присваивания с Series
df['Job Title'] = job_titles

# Печать DataFrame
print(df)

В этом примере мы создаем DataFrame с именем и возрастом. Затем мы создаем объект Series с именами должностей и присваиваем его новому столбцу "Job Title". После этого мы печатаем DataFrame, чтобы убедиться, что столбец был правильно вставлен.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько способов вставки нового столбца в Pandas DataFrame. Вы можете использовать оператор присваивания, метод insert(), метод assign() или присваивание с помощью объекта Series для выполнения этой операции. Выберите метод, который наиболее удобен и подходит для вашего конкретного случая.

Удачи в работе с Pandas!