Ajouter Une Colonne Dataframe Python: Préparer Sa Retraite Lyon 18

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Monday, 8 July 2024

Noms de colonnes ou d'index à fusionner dans le DataFrame de gauche right_on étiquette ou liste. Noms de colonnes ou d'index à fusionner dans la DataFrame de droite left_index Booléen. Utilisez l'index de gauche DataFrame comme clé de jointure( left_index=True) right_index Booléen. Utilisez l'index de la DataFrame de droite comme clé de jointure( right_index=True) sort Booléen. Triez les clés de jointure par ordre alphabétique dans la sortie ( sort=True) suffixes Suffixe à appliquer aux noms des colonnes qui se chevauchent, respectivement à gauche et à droite copy Booléen. Évitez de copier pour copy=False. indicator ajouter une colonne à la sortie DataFrame appelée _merge avec des informations sur la source de chaque ligne ( indicator=True) et une colonne nommée string sera ajoutée à la sortie DataFrame ( indicator=string) validate pour vérifier si la fusion est d'un type spécifique. Renvoie Il retourne une DataFrame fusionnant les objets donnés.

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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). 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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⌚ Reading time: 5 minutes kjo Quelle est la façon la plus simple d'ajouter une colonne vide à un panda DataFrame objet? Le meilleur sur lequel je suis tombé est quelque chose comme df['foo'] = (lambda _: '', axis=1) Existe-t-il une méthode moins perverse? DSM Si je comprends bien, le devoir doit remplir: >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = Frame({"A": [1, 2, 3], "B": [2, 3, 4]}) >>> df A B 0 1 2 1 2 3 2 3 4 >>> df["C"] = "" >>> df["D"] = A B C D 0 1 2 NaN 1 2 3 NaN 2 3 4 NaN émouvant Pour compléter la réponse de DSM et m'appuyer sur cette question associée, je diviserais l'approche en deux cas: Ajout d'une seule colonne: attribuez simplement des valeurs vides aux nouvelles colonnes, par exemple df['C'] = Ajout de plusieurs colonnes: je suggère d'utiliser le. reindex(columns=[... ]) méthode des pandas pour ajouter les nouvelles colonnes à l'index de colonne du dataframe. Cela fonctionne également pour ajouter plusieurs nouvelles lignes avec. reindex(rows=[... ]). Notez que les versions plus récentes de Pandas (v>0.

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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. 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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La fonction fixe la valeur de chaque ligne de la colonne Salaire_Etendue en fonction de la valeur de la colonne Salary de cette ligne. Nous faisons un map_dictionary pour assigner ce qui sera la valeur de la colonne Salary_Range pour une ligne donnée étant donné sa valeur dans la colonne Salary. Cette méthode nous donne beaucoup plus de flexibilité lorsque nous avons un grand nombre d'options pour la nouvelle colonne. Pour créer de nouvelles colonnes DataFrame basées sur une condition donnée dans Pandas Nous pourrions également utiliser () pour créer de nouvelles colonnes DataFrame basées sur une condition donnée dans Pandas. Cette méthode est appliquée par élément pour Series et fait correspondre les valeurs d'une colonne à l'autre en fonction de l'entrée qui pourrait être un dictionnaire, une fonction ou Series. import pandas as pd df['Salary_Range'] = df['Salary'](map_dictionary) Il crée une nouvelle colonne Salary_Range et fixe les valeurs de chaque ligne de la colonne en fonction des paires clé-valeur dans map_dictionary.

0 1 9 9 0 NaN 1. 0 2 1 4 0 NaN 1. 0 3 6 4 0 NaN 1. 0 4 7 3 0 NaN 1. 0 Ajouter plusieurs colonnes vides Pour ajouter plusieurs colonnes vides en même temps, une solution consiste à utiliser concat: data = ((5, 3)) new_col_df = Frame(data=data, columns=['G', 'H', 'I']) A B C D E F G H I 0 4 8 0 NaN 1. 0 0. 0 Références How to add an empty column to a dataframe?

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