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Les trois façons d'ajouter une colonne à Pandas DataFrame avec une valeur par défaut. Utilisation de (** kwargs) Utilisation de l'opérateur [] Utilisation de () Il attribue de nouvelles colonnes à un DataFrame et renvoie un nouvel objet avec toutes les colonnes existantes à de nouvelles. Les colonnes existantes réattribuées seront écrasées. Comment ajouter une colonne vide à une dataframe existante avec pandas (python) ?. Syntaxe: (** kwargs) Paramètres: ** kwargsdict of {str: callable or Series} Renvoie: DataFrame Comprenons avec des exemples: Tout d'abord, créez un DataFrame simple.
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Une trame de données est une structure de données bidimensionnelle, c'est-à-dire que les données sont alignées de manière tabulaire en lignes et en colonnes. Nous pouvons effectuer des opérations de base sur les lignes / colonnes comme la sélection, la suppression, l'ajout et le changement de nom. Dans cet article, nous utilisons file. Gestion des lignes et des colonnes dans Pandas DataFrame – Acervo Lima. Gérer les colonnes Afin de traiter les colonnes, nous effectuons des opérations de base sur les colonnes telles que la sélection, la suppression, l'ajout et le changement de nom. Sélection de colonne: Afin de sélectionner une colonne dans Pandas DataFrame, nous pouvons soit accéder aux colonnes en les appelant par leur nom de colonne. import pandas as pd data = { 'Name':[ 'Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'], 'Age':[ 27, 24, 22, 32], 'Address':[ 'Delhi', 'Kanpur', 'Allahabad', 'Kannauj'], 'Qualification':[ 'Msc', 'MA', 'MCA', 'Phd']} df = Frame(data) print (df[[ 'Name', 'Qualification']]) Sortie: Pour plus d'exemples, reportez-vous à Comment sélectionner plusieurs colonnes dans un dataframe pandas Ajout de colonne: Afin d'ajouter une colonne dans Pandas DataFrame, nous pouvons déclarer une nouvelle liste en tant que colonne et l'ajouter à un Dataframe existant.
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import pandas as pd city = ['Lahore', 'Dehli', 'New York'] df['city'] = city Production: First Last Age city 0 Ali Azmat 30 Lahore 1 Sharukh Khan 40 Dehli 2 Linus Torvalds 70 New York Méthode () pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas Vous pouvez utiliser la fonction () si vous souhaitez ajouter la nouvelle colonne à un index spécifique. Le premier paramètre de la fonction () est l'indice d'insertion à partir de zéro. import pandas as pd (3, "city", ['Lahore', 'Dehli', 'New York'], True) Méthode () pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas () peut également être utilisé pour ajouter une nouvelle colonne à un DataFrame existant. import pandas as pd df = (city = ['Lahore', 'Dehli', 'New York']) Voyons comment ajouter plusieurs colonnes en utilisant (). L'exemple ci-dessous ajoutera les colonnes city et score. Ajouter une colonne dataframe python c. import pandas as pd df = (city = ['Lahore', 'Dehli', 'New York'], score = [20, 30, 40]) Production: First Last Age city score 0 Ali Azmat 30 Lahore 20 1 Sharukh Khan 40 Dehli 30 2 Linus Torvalds 70 New York 40 Méthode () pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas La méthode () peut également ajouter une nouvelle colonne dans un DataFrame existant.
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La solution consiste donc soit à convertir cela en plusieurs affectations à une seule colonne, soit à créer un DataFrame approprié pour le côté droit. Voici plusieurs approches qui vont travailler: import numpy as np df = pd. DataFrame ({ 'col_1': [ 0, 1, 2, 3], 'col_2': [ 4, 5, 6, 7]}) Puis l'un des éléments suivants: 1) Trois affectations en une, en utilisant le déballage de liste: df [ 'column_new_1'], df [ 'column_new_2'], df [ 'column_new_3'] = [ np. nan, 'dogs', 3] 2) DataFrame développe commodément une seule ligne pour correspondre à l'index, vous pouvez donc le faire: df [[ 'column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']] = pd. Comment renommer des colonnes dans Pandas DataFrame | Delft Stack. DataFrame ([[ np. nan, 'dogs', 3]], index = df. index) 3) Créez un bloc de données temporaire avec de nouvelles colonnes, puis combinez-le avec le bloc de données d'origine plus tard: df = pd. concat ( [ df, pd. DataFrame ( [[ np. nan, 'dogs', 3]], index = df. index, columns =[ 'column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3'])], axis = 1) 4) Similaire au précédent, mais en utilisant à la join place de concat (peut être moins efficace): df = df.
0 1. 0 7 0 1 5. 0 2. 0 3 2 2 NaN NaN 5 9 la jointure sur les index peut aussi être faite avec (df1, df2, left_index = True, right_index = True) au lieu de (df2) (df1, df2, sort = False): ne trie pas les colonnes de jointure dans l'ordre (le défaut est de les trier, mais cela a un impact sur la performance). Copyright programmer en python, tutoriel python, graphes en python, Aymeric Duclert
Les autres conditions dans la conditionlist sont similaires. Si aucune des conditions de la conditionlist n'est satisfaite, la valeur de la colonne Salary_Range pour cette ligne est fixée à la valeur du paramètre default dans de la méthode (), par exemple, Not Specified. pour créer de nouvelles colonnes DataFrame basées sur une condition donnée dans Pandas renvoie un DataFrame par l'application de la fonction donnée le long de l'axe donné du DataFrame. Syntaxe: (self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds) func représente la fonction à appliquer. Ajouter une colonne dataframe python examples. L'axe représente l'axe le long duquel la fonction est appliquée. Nous pouvons utiliser axis=1 ou axis = 'columns' pour appliquer la fonction à chaque ligne. Nous pouvons utiliser cette méthode pour vérifier la condition et fixer des valeurs pour chaque ligne d'une nouvelle colonne. import pandas as pd def set_values(row, value): return value[row] map_dictionary ={200: "Low", 300:"LOW", 400: "MID", 500:"HIGH", 600:"HIGH"} df['Salary_Range'] = df['Salary'](set_values, args =(map_dictionary, )) 1 Shristi 2020-01-02 400 MID 2 Zeppy 2020-02-05 300 LOW 3 Alina 2020-03-10 500 HIGH 4 Jerry 2020-04-16 600 HIGH 5 Kevin 2020-05-01 300 LOW Ici, nous définissons une fonction set_values() qui est appliquée à chaque ligne en utilisant ().
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