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Thursday, 15 August 2024

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Syntaxe: df [col_name] = valeur Comprenons avec un exemple: Ajouter une nouvelle colonne dans Dataframe: df[ 'loss'] = [ 40000, 20000, 30000, 60000, 200000] df Ajoutez une nouvelle colonne avec des valeurs par défaut: df[ 'loss'] = 'NAN' Ajoutez une nouvelle colonne dans DataFrame à l'emplacement spécifié. Syntaxe: (loc, colonne, valeur, allow_duplicates = False) Paramètres loc: int Index d'insertion. Doit vérifier 0 <= loc <= len (colonnes). Ajouter une colonne dataframe python powered. colonne: chaîne, nombre ou objet hachable Libellé de la colonne insérée. valeur: int, Series ou de type tableau allow_duplicates: booléen, facultatif ( 2, "expenditure", 4500, allow_duplicates = False) Article written by kumar_satyam and translated by Acervo Lima from Add Column to Pandas DataFrame with a Default Value.

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Méthodes NumPy pour créer de nouvelles colonnes DataFrame basées sur une condition donnée dans Pandas Nous pouvons également utiliser les méthodes NumPy pour créer une colonne DataFrame basée sur des conditions données dans Pandas. Nous pouvons utiliser la méthode () et la méthode () à cette fin. Comment renommer des colonnes dans Pandas DataFrame | Delft Stack. Méthode () () prend la condition comme entrée et renvoie les indices des éléments qui satisfont à la condition donnée. Nous pouvons utiliser cette méthode pour créer une colonne DataFrame basée sur des conditions données dans les Pandas lorsque nous n'avons qu'une seule condition. import pandas as pd employees=['Hisila', 'Shristi', 'Zeppy', 'Alina', 'Jerry', 'Kevin'] salary=[200, 400, 300, 500, 600, 300] df['Status'] = (df['Salary']>=400, 'Senior', 'Junior') (condition, x, y) renvoie x si la condition est remplie, sinon y. Le code ci-dessus crée une nouvelle colonne Status dans df dont la valeur est Senior si la condition donnée est satisfaite, sinon la valeur est fixée à Junior. Méthode () () prend en entrée condition-list et choice-list et retourne un tableau construit à partir des éléments de la choice-list, en fonction des conditions.

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Peut-être maintenant les définir comme valeurs par défaut? In [ 142]: df1 = pd. DataFrame ( columns = [ 'column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3'])]) In [ 143]: df1 [[ 'column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']] = [ np. nan, 'dogs', 3] In [ 144]: df1 Out [ 144]: 0 0. 0 NaN dogs 3 1 1. 0 NaN dogs 3 2 2. 0 NaN dogs 3 3 3. 0 NaN dogs 3 utilisation de la compréhension de liste, Frame et pd. concat ( [[ np. Ajouter une colonne dataframe python web. nan, 'dogs', 3] for _ in range ( df. shape [ 0])], df. index, [ 'column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3'])], axis = 1) si vous ajoutez beaucoup de colonnes manquantes (a, b, c,.... ) avec la même valeur, ici 0, j'ai fait ceci: new_cols = [ "a", "b", "c"] df [ new_cols] = pd. DataFrame ([[ 0] * len ( new_cols)], index = df. index) Il est basé sur la deuxième variante de la réponse acceptée. Je veux juste souligner cette option2 dans la réponse de @Matthias Fripp (2) Je ne m'attendrais pas nécessairement à ce que DataFrame fonctionne de cette façon, mais il le fait df [['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']] = Frame ([[, 'dogs', 3]], index =) est déjà documenté dans la propre documentation de pandas Vous pouvez transmettre une liste de colonnes à [] pour sélectionner les colonnes dans cet ordre.

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> Modules non standards > Pandas > Modifications de Dataframes Quand on veut changer une cellule d'un dataframe en utilisant à la fois un numéro de ligne et un nom de colonne: [[3], 'A'] Renommage des colonnes (ou les lignes) d'un dataframe: on ne peut pas renommer individuellement une colonne: lumns[0] = 'a' ne marche pas! Ajouter une colonne dataframe pandas - Python exemple de code. (non mutable) par contre, on peut renommer l'ensemble des colonnes: lumns = ['a', 'B'] (columns = {'A': 'a', 'B': 'b'}): renomme les colonnes A et B en a et b, mais pas les autres s'il y en a d'autres. (index = {0: 'a', 1: 'b'}, inplace = True): on peut aussi utiliser des numéros, ici sur les lignes, et ici en modifiant directement le dataframe. Pour renommer des colonnes en renvoyant le dataframe avec les colonnes renommées: t_axis(['A', 'B', 'C'], axis = 1) (on peut aussi utiliser inplace = True, mais autant utiliser directement lumns = ['A', 'B' 'C']) Pour réordonner des colonnes d'un dataframe df avec les colonnes 'A', 'B', C' par exemple: index(columns = ['B', 'C', 'A']) renvoie le dataframe réordonné par colonne.

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API Fonctions Python Pandas Fonction Pandas DataFrame () Créé: November-16, 2020 Syntaxe de la fonction (): Exemples de codes: () Fonction pour fusionner deux DataFrames Exemples de codes: Définir le paramètre how dans la méthode merge pour fusionner des DataFrames en utilisant diverses techniques Exemples de codes: Fusionner uniquement des colonnes spécifiques en utilisant la fonction () dans Pandas Codes d'exemple: Utiliser l'index comme clé de jointure pour la fusion des DataFrames () Fonction Python Pandas () function merges DataFrame ou Series nommés. Syntaxe de la fonction (): (right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes='_x', '_y', copy=True, indicator=False, validate=None) Paramètres right DataFrame ou Series. Objet à fusionner avec how à gauche, à droite, à l'intérieur ou à l'extérieur. Fonction Pandas DataFrame DataFrame.merge() | Delft Stack. Comment effectuer une opération de fusion on étiquette ou liste. Noms de colonnes ou d'index à fusionner left_on étiquette ou liste.

HowTo Python Pandas Howtos Comment renommer des colonnes dans Pandas DataFrame Créé: June-20, 2020 | Mise à jour: February-25, 2021 Renommez les colonnes dans pandas DataFrame en utilisant la méthode lumns Renommez les colonnes dans pandas DataFrame en utilisant la méthode () Renommez les colonnes dans pandas DataFrame en utilisant la méthode t_axis() Souvent, nous devons manipuler les noms de colonnes dans l'analyse des données. Dans cet article, nous allons explorer différentes méthodes pour manipuler / renommer les noms de colonne pour un panadas déjà défini DataFrame. Renommez les colonnes dans pandas DataFrame en utilisant la méthode lumns Cette méthode est assez simple et vous permet de renommer directement les colonnes.

Dans Pandas, nous avons la liberté d'ajouter des colonnes dans le bloc de données chaque fois que nécessaire. Il existe plusieurs façons d'ajouter des colonnes au bloc de données Pandas. Méthode 1: ajouter plusieurs colonnes à un bloc de données à l'aide de listes import pandas as pd students = [[ 'jackma', 34, 'Sydeny', 'Australia'], [ 'Ritika', 30, 'Delhi', 'India'], [ 'Vansh', 31, 'Delhi', 'India'], [ 'Nany', 32, 'Tokyo', 'Japan'], [ 'May', 16, 'New York', 'US'], [ 'Michael', 17, 'las vegas', 'US']] df = Frame(students, columns = [ 'Name', 'Age', 'City', 'Country'], index = [ 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']) marks = [ 85. 4, 94. 9, 55. 2, 100. 0, 40. 5, 33.