🔧 Как добавить новую колонку в Python Pandas за 3 простых шага

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['Алексей', 'Иван', 'Мария'],
        'Возраст': [25, 30, 28]}

df = pd.DataFrame(data)

# Создание новой колонки 'Город' и задание значений
df = df.assign(Город=['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Екатеринбург'])

print(df)
    

Как создать новую колонку в Python Pandas

Python Pandas - это один из самых популярных инструментов для обработки и анализа данных. Одним из важных задач анализа данных является создание новых колонок на основе существующих данных. В этой статье мы рассмотрим, как создать новую колонку в Python Pandas.

Метод DataFrame.assign()

Для создания новой колонки в Pandas используется метод assign(). Этот метод добавляет новую колонку и возвращает новый DataFrame с добавленной колонкой. Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emily', 'Ryan', 'Linda'],
        'Age': [25, 28, 32, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# Используем метод assign() для создания новой колонки
df = df.assign(Gender=['Male', 'Female', 'Male', 'Female'])

print(df)

В этом примере мы создаем новую колонку "Gender" и присваиваем ей значения ['Male', 'Female', 'Male', 'Female']. Результат будет выглядеть следующим образом:

    Name  Age  Gender
0   John   25    Male
1  Emily   28  Female
2   Ryan   32    Male
3  Linda   35  Female

Метод DataFrame.insert()

Еще один способ создания новой колонки в Pandas - использовать метод insert(). Этот метод позволяет вставить новую колонку в определенное место в DataFrame. Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emily', 'Ryan', 'Linda'],
        'Age': [25, 28, 32, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# Используем метод insert() для создания новой колонки
df.insert(1, 'Gender', ['Male', 'Female', 'Male', 'Female'])

print(df)

В этом примере мы создаем новую колонку "Gender" и вставляем ее на вторую позицию в DataFrame. Результат будет таким же, как и в предыдущем примере:

    Name  Gender  Age
0   John    Male   25
1  Emily  Female   28
2   Ryan    Male   32
3  Linda  Female   35

Метод DataFrame.loc[]

Еще один вариант создания новой колонки - использовать метод loc[] для присвоения значений новой колонке на основе существующих данных. Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emily', 'Ryan', 'Linda'],
        'Age': [25, 28, 32, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# Используем метод loc[] для создания новой колонки
df.loc[:, 'Gender'] = ['Male', 'Female', 'Male', 'Female']

print(df)

В этом примере мы используем метод loc[] для создания новой колонки "Gender" и присваивания ей значений ['Male', 'Female', 'Male', 'Female'].

Заключение

Создание новых колонок в Python Pandas является важной задачей при анализе данных. В этой статье мы рассмотрели три способа создания новых колонок: метод assign(), метод insert() и метод loc[]. Эти методы позволяют гибко добавлять новые данные в существующий DataFrame.