🔍 Как создать новый столбец в датафрейме Python | Простой гайд

Чтобы создать новый столбец в датафрейме в Python, вы можете использовать метод assign() или обратиться к столбцу по имени и назначить новое значение.

Вот примеры:

import pandas as pd

data = {'Имя': ['Анна', 'Иван', 'Мария'],
        'Возраст': [25, 30, 28]}
df = pd.DataFrame(data)

# Способ 1: используя метод assign()
df = df.assign(НовыйСтолбец=[1, 2, 3])

# Способ 2: обращаясь к столбцу по имени
df['НовыйСтолбец2'] = [4, 5, 6]

print(df)

В результате вы получите датафрейм с новыми столбцами:

     Имя  Возраст  НовыйСтолбец  НовыйСтолбец2
0   Анна       25             1              4
1   Иван       30             2              5
2  Мария       28             3              6

Как создать новый столбец в датафрейме Python

В Python есть множество библиотек для работы с данными, и одна из самых популярных - это pandas. Pandas предоставляет удобные инструменты для анализа и манипуляции данными, включая работу с датафреймами. Датафрейм - это двухмерная структура данных, представляющая собой таблицу, состоящую из строк и столбцов. В этой статье мы рассмотрим, как создать новый столбец в датафрейме с использованием pandas.

1. Импорт библиотеки pandas

Прежде всего, необходимо импортировать библиотеку pandas, чтобы использовать ее функционал. Выполните следующую команду, чтобы импортировать pandas:

    import pandas as pd
    

2. Создание датафрейма

Для примера давайте создадим простой датафрейм с данными о студентах:

    data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex'],
            'Age': [21, 19, 20],
            'Grade': [85, 92, 88]}
    df = pd.DataFrame(data)
    

Теперь у нас есть датафрейм с тремя столбцами: "Name", "Age" и "Grade". Наша цель - создать новый столбец.

3. Создание нового столбца

Для создания нового столбца в датафрейме мы можем просто присвоить ему значения. Давайте создадим столбец "Gender" и присвоим ему значения "M", "F" и "M":

    df['Gender'] = ['M', 'F', 'M']
    

Теперь у нас есть новый столбец "Gender" в нашем датафрейме.

4. Выполнение операций с новым столбцом

Теперь, когда у нас есть новый столбец, мы можем выполнять с ним различные операции. Например, давайте выведем только те строки, где пол равен "M":

    male_students = df[df['Gender'] == 'M']
    print(male_students)
    

В результате мы получим следующий вывод:

        Name  Age  Grade Gender
    0   John   21     85      M
    2   Alex   20     88      M
    

5. Удаление столбца

Если вам понадобится удалить столбец из датафрейма, вы можете использовать метод drop. Например, чтобы удалить столбец "Grade", выполните следующую команду:

    df = df.drop('Grade', axis=1)
    

Теперь у нас нет столбца "Grade" в нашем датафрейме.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как создать новый столбец в датафрейме с использованием pandas. Мы узнали, что для создания нового столбца в датафрейме нужно всего лишь присвоить ему значения. Мы также рассмотрели операции, которые можно выполнять с новым столбцом, и как удалить столбец из датафрейма. Pandas предоставляет множество удобных инструментов для работы с данными, что делает его очень полезным инструментом для анализа данных в Python.