🐍 Питон пандас: как создать новый столбец 📊

Для создания нового столбца в Pandas на языке Python вы можете использовать метод assign() или непосредственное присваивание значения.

С помощью метода assign() вы можете создать новый столбец, присвоив ему значение и название. Например, для создания столбца "новый_столбец" с значениями "значение1", "значение2", ... вы можете использовать следующий код:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'столбец1': [значение1, значение2, ...]})

df = df.assign(новый_столбец = ['значение1', 'значение2', ...])

Если вы хотите присвоить значение напрямую, вы можете сделать это через индексацию столбца. Например, для создания столбца "новый_столбец" и присвоения ему значение "значение" для каждой строки, используйте следующий код:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'столбец1': [значение1, значение2, ...]})

df['новый_столбец'] = 'значение'

Питон Пандас: Как создать новый столбец

Добро пожаловать! В этой статье мы разберем, как использовать библиотеку Pandas для создания нового столбца в таблице данных. Pandas - это мощный инструмент для анализа и манипуляции данных, и создание новых столбцов - одна из его основных возможностей.

Шаг 1: Импорт библиотеки Pandas

Первым шагом является импорт библиотеки Pandas в ваш проект. Вы можете сделать это, добавив следующую строчку кода:

import pandas as pd

Шаг 2: Загрузка данных

Прежде чем мы сможем создать новый столбец, нам необходимо загрузить наши данные в Pandas DataFrame. Примените следующий код для загрузки данных:

data = pd.read_csv('имя_файла.csv')

Замените 'имя_файла.csv' на имя вашего файла с данными.

Шаг 3: Создание нового столбца

Теперь мы готовы создать новый столбец. Представим, что мы хотим добавить столбец суммы двух других столбцов A и B:

data['Сумма'] = data['A'] + data['B']

В данном примере мы создаем новый столбец с именем 'Сумма' и заполняем его значениями, полученными сложением значений из столбцов 'A' и 'B'.

Шаг 4: Применение функции к столбцу

Вы также можете создать новый столбец, применяя функцию к существующему столбцу. Например, предположим, что у нас есть столбец 'Рейтинг' и мы хотим создать новый столбец 'Статус' на основе значения 'Рейтинга'. Мы можем сделать это следующим образом:

def get_status(rating):
    if rating >= 90:
        return 'Отлично'
    elif rating >= 80:
        return 'Хорошо'
    else:
        return 'Удовлетворительно'

data['Статус'] = data['Рейтинг'].apply(get_status)

В данном примере мы определяем функцию 'get_status', которая возвращает статус на основе значения рейтинга. Затем мы применяем эту функцию к столбцу 'Рейтинг' с помощью метода 'apply' и сохраняем результаты в новый столбец 'Статус'.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели основные шаги по созданию новых столбцов с использованием библиотеки Pandas в Python. Мы узнали, как создавать новый столбец на основе существующих столбцов и как применять функции к столбцам для создания новых значений.

Pandas предоставляет огромные возможности для работы с данными, и создание новых столбцов - это только одно из множества действий, которые вы можете выполнить с помощью этой библиотеки. Удачи в вашем путешествии с Pandas!