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Tuesday, 3 September 2024
df2 = (address = [ 'Delhi', 'Bangalore', 'Chennai', 'Patna']) df2 Sortie: Méthode n ° 4: En utilisant un dictionnaire Nous pouvons utiliser un dictionnaire Python pour ajouter une nouvelle colonne dans pandas DataFrame. Utilisez une colonne existante comme valeurs de clé et leurs valeurs respectives seront les valeurs de la nouvelle colonne. address = { 'Delhi': 'Jai', 'Bangalore': 'Princi', 'Patna': 'Gaurav', 'Chennai': 'Anuj'} Article written by Chaitanya Tyagi and translated by Acervo Lima from Adding new column to existing DataFrame in Pandas.

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Si une colonne n'est pas contenue dans le DataFrame, une exception sera déclenchée. Plusieurs colonnes peuvent également être définies de cette manière. Vous pouvez trouver cela utile pour appliquer une transformation ( sur place) à un sous-ensemble de colonnes. Si vous souhaitez simplement ajouter de nouvelles colonnes vides, la réindexation fera le travail df df. Gestion des lignes et des colonnes dans Pandas DataFrame – Acervo Lima. reindex ( list ( df)+[ 'column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3'], axis = 1) 0 0 4 NaN NaN NaN 1 1 5 NaN NaN NaN 2 2 6 NaN NaN NaN 3 3 7 NaN NaN NaN exemple de code complet print ( 'df', df, sep = '\n') print () df = df. reindex ( list ( df)+[ 'column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3'], axis = 1) print ( '''index(list(df)+['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3'], axis=1)''', df, sep = '\n') sinon aller pour des zéros répondent avec assign Je ne suis pas à l'aise avec "Index" et ainsi de suite... pourrait apparaître comme ci-dessous df. columns Index ([ 'A123', 'B123'], dtype = 'object') df = pd. DataFrame ( columns = list ( 'CDE'))]) df.

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Pour la méthode inner-join, nous devons nous assurer qu'il y a au moins une colonne commune aux deux DataFrames. Ici, la fonction merge() joindra les lignes ayant les mêmes valeurs de la colonne commune aux deux DataFrames. Exemples de codes: Définir le paramètre how dans la méthode merge pour fusionner des DataFrames en utilisant diverses techniques (df2, how='right') 0 Suraj 1. 0 5 1 Alish 3. 0 7 2 Zack NaN 6 3 Raphel NaN 8 Il fusionne df1 et df2 en un seul DataFrame en utilisant la technique de rejointe à droite de SQL. Ici, la fonction merge() retourne toutes les lignes de la DataFrame droite. Cependant, les lignes présentes uniquement dans la DataFrame gauche auront la valeur NaN. Ajouter une colonne dataframe python c. De même, nous pouvons aussi utiliser les valeurs left et outer du paramètre how.

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La différence ici est que cette approche donne la liberté de placer la colonne n'importe où et avec un nom de colonne différent si nécessaire. Syntaxe: insert(location, « new_name », « extarcted_column ») Ici, l'index où la colonne doit être insérée est passé à la place de l'emplacement. new_name peut être remplacé par le nom avec lequel la colonne est censée être renommée et extract_column est la colonne de la première trame de données. Ajouter une colonne dataframe python download. (1, "C3", extracted_col) Attention geek! Renforcez vos bases avec le Python Programming Foundation Course et apprenez les bases. \n

20) vous permettent de spécifier un axis mot-clé plutôt que d'attribuer explicitement à columns ou rows. Voici un exemple d'ajout de plusieurs colonnes: mydf = index(columns = () + ['newcol1', 'newcol2']) ou mydf = index(() + ['newcol1', 'newcol2'], axis=1) # version > 0. 20. 0 Vous pouvez également toujours concaténer une nouvelle trame de données (vide) à la trame de données existante, mais cela ne me semble pas aussi pythonique 🙂 liane une solution encore plus simple est: df = index(columns = header_list) où "header_list" est une liste des en-têtes que vous souhaitez voir apparaître. tout en-tête inclus dans la liste qui ne se trouve pas déjà dans la trame de données sera ajouté avec des cellules vides ci-dessous. Ajouter une colonne dataframe python answers. donc si header_list = ['a', 'b', 'c', 'd'] alors c et d seront ajoutés en tant que colonnes avec des cellules vides Carsten J'apprécie: df['new'] = (dtype="int") # or use other dtypes like 'float', 'object',... Si vous avez un dataframe vide, cette solution s'assure qu'aucune nouvelle ligne contenant seulement NaN est ajouté.

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