🐼 Как добавить столбец в pandas python

В Pandas в Python для добавления нового столбца в DataFrame можно воспользоваться методом assign или просто присвоить новый столбец как новую переменную. Вот примеры:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'Age': [25, 30, 35]})

# Метод assign
df = df.assign(Salary=[50000, 60000, 70000])

# Присвоение нового столбца
df['Gender'] = ['Female', 'Male', 'Male']

print(df)

Метод assign позволяет добавить новый столбец, указав его название и значения в виде списка или массива. Присваивание нового столбца осуществляется с использованием квадратных скобок и указанием имени нового столбца в строковом виде. После добавления столбца, вы можете вывести DataFrame с помощью метода

print(df)

Как добавить столбец в pandas python

В библиотеке Pandas для языка Python существует несколько способов добавления нового столбца в DataFrame. В этой статье рассмотрим несколько методов, которые могут быть полезными в вашей работе с данными.

1. Добавление столбца с помощью присваивания

Один из самых простых способов добавления нового столбца в DataFrame - использование операции присваивания. Для этого нужно указать имя нового столбца в квадратных скобках и присвоить ему значение:

    import pandas as pd

    # Создаем DataFrame
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                       'B': [4, 5, 6]})

    # Добавляем новый столбец 'C' и присваиваем ему значения
    df['C'] = [7, 8, 9]

    print(df)
    

В результате выполнения кода, вы увидите новый столбец 'C' с присвоенными значениями в DataFrame:

       A  B  C
    0  1  4  7
    1  2  5  8
    2  3  6  9
    

2. Добавление столбца с помощью метода assign

Метод assign позволяет добавлять столбцы в DataFrame с использованием цепочки вызовов. Этот метод возвращает новый DataFrame, поэтому необходимо присвоить его новой переменной или переопределить существующую:

    import pandas as pd

    # Создаем DataFrame
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                       'B': [4, 5, 6]})

    # Добавляем новый столбец 'C' и присваиваем ему значения
    df = df.assign(C=[7, 8, 9])

    print(df)
    

Результат выполнения кода будет таким же, как и в предыдущем примере.

3. Добавление столбца на основе вычислений

Кроме добавления столбца с фиксированными значениями, можно добавить столбец, вычисляющийся на основе других столбцов в DataFrame. Для этого можно использовать арифметические операции и функции библиотеки NumPy:

    import pandas as pd
    import numpy as np

    # Создаем DataFrame
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                       'B': [4, 5, 6]})

    # Добавляем новый столбец 'C', являющийся суммой столбцов 'A' и 'B'
    df['C'] = df['A'] + df['B']

    # Добавляем новый столбец 'D', являющийся результатом функции sin от столбца 'C'
    df['D'] = np.sin(df['C'])

    print(df)
    

Выполнение указанного кода создаст два новых столбца 'C' и 'D' в DataFrame. Столбец 'C' будет содержать сумму значений из столбцов 'A' и 'B', а столбец 'D' - значения функции синус от значений в столбце 'C'.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько способов добавления нового столбца в DataFrame с помощью библиотеки Pandas. Вы можете использовать операцию присваивания, метод assign или вычисления на основе других столбцов. Выбор метода зависит от ваших потребностей и предпочтений. Удачи в работе с pandas и python!