Как добавить столбец к датафрейму питон? 📊🐍

Чтобы добавить столбец к датафрейму в Python, можно использовать функцию "assign" библиотеки pandas. Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создание датафрейма
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Виктория'],
                   'Возраст': [25, 31, 28]})

# Добавление нового столбца
df = df.assign(Работает=[True, False, True])

print(df)
    

В этом примере мы создаем датафрейм с двумя столбцами "Имя" и "Возраст". Затем мы используем функцию "assign" для добавления нового столбца "Работает" с булевыми значениями. Результат выводится с помощью функции "print". Надеюсь, это поможет! Если у вас есть еще вопросы, не стесняйтесь спрашивать.

Как добавить столбец к датафрейму в Python

Добавление нового столбца к датафрейму в Python может быть полезно при обработке и анализе данных. В этой статье мы рассмотрим несколько способов добавления нового столбца к датафрейму с использованием библиотеки pandas.

Способ 1: Добавление столбца с помощью присваивания значения

Простой способ добавить новый столбец - это присвоить ему значение. Для этого мы можем использовать квадратные скобки [ ] и указать имя нового столбца в качестве ключа. Значение для нового столбца может быть скалярным или списком значений.

import pandas as pd

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

# Добавление нового столбца с помощью присваивания значения
df['Город'] = 'Москва'

print(df)
    

Вывод:

   Имя  Возраст  Город
0  Анна      25  Москва
1   Бен      30  Москва
2 Карла      35  Москва
    

Способ 2: Добавление столбца с помощью метода assign()

Еще один способ добавления нового столбца - использовать метод assign(). Метод assign() создает новый объект датафрейма, включая новый столбец, не изменяя исходный датафрейм. Мы можем присвоить новый датафрейм переменной для сохранения изменений.

import pandas as pd

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

# Добавление нового столбца с помощью метода assign()
df_new = df.assign(Город=['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Казань'])

print(df_new)
    

Вывод:

   Имя  Возраст            Город
0  Анна      25           Москва
1   Бен      30  Санкт-Петербург
2 Карла      35           Казань
    

Способ 3: Добавление столбца на основе вычислений

Мы также можем добавить новый столбец, основываясь на вычислениях над существующими столбцами. Например, мы можем добавить столбец, показывающий возрастной диапазон на основе возраста каждого человека в датафрейме.

import pandas as pd

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

# Добавление нового столбца на основе вычислений
df['Возрастной диапазон'] = pd.cut(df['Возраст'], bins=[0, 20, 30, 100], labels=['Молодой', 'Средний', 'Старший'])

print(df)
    

Вывод:

   Имя  Возраст Возрастной диапазон
0  Анна      25             Средний
1   Бен      30             Средний
2 Карла      35             Старший
    

Способ 4: Добавление столбца на основе функции

Если вы хотите добавить столбец на основе более комплексных вычислений или функции, вы можете использовать метод apply(). Просто передайте функцию в метод apply(), чтобы применить ее к каждой строке датафрейма и создать новый столбец на основе результатов.

import pandas as pd

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

# Функция для добавления столбца на основе возраста
def добавить_стаж(возраст):
    if возраст < 30:
        return 'Молодой'
    else:
        return 'Опытный'

# Добавление нового столбца на основе функции
df['Стаж'] = df['Возраст'].apply(добавить_стаж)

print(df)
    

Вывод:

   Имя  Возраст     Стаж
0  Анна      25  Молодой
1   Бен      30  Опытный
2 Карла      35  Опытный