Ajouter Une Colonne Dataframe Python Tutorial: Trancheuse À Jambon Manuelle

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Sunday, 14 July 2024

Dans cet article, nous verrons comment ajouter une colonne à partir d'un autre DataFrame dans Pandas. Méthode 1: Utilisation de join() En utilisant cette approche, la colonne à ajouter à la deuxième trame de données est d'abord extraite de la première en utilisant son nom. Ici, la colonne extraite a été affectée à une variable. Syntaxe: dataframe1[« nom_de_la_colonne »] Après l'extraction, la colonne doit être simplement ajoutée à la deuxième trame de données à l'aide de la fonction join(). Syntaxe: (« nom_variable ») Cette fonction doit être appelée en référence à la trame de données dans laquelle la colonne doit être ajoutée et le nom de la variable qui stocke le nom de la colonne extraite doit lui être transmis en tant qu'argument. Ajouter une colonne python dataframe. En conséquence, la colonne sera ajoutée à la fin de la deuxième trame de données avec le même nom que dans la trame de données précédente.

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data = { 'Name': [ 'Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'], 'Height': [ 5. 1, 6. 2, 5. 1, 5. 2], 'Qualification': [ 'Msc', 'MA', 'Msc', 'Msc']} address = [ 'Delhi', 'Bangalore', 'Chennai', 'Patna'] df[ 'Address'] = address print (df) Pour plus d'exemples, reportez-vous à Ajout d'une nouvelle colonne à DataFrame existant dans Pandas Suppression de colonne: Afin de supprimer une colonne dans Pandas DataFrame, nous pouvons utiliser la drop() méthode. Les colonnes sont supprimées en supprimant des colonnes avec des noms de colonne. Ajouter une colonne dataframe pandas - Python exemple de code. data = ad_csv( "", index_col = "Name") ([ "Team", "Weight"], axis = 1, inplace = True) print (data) comme indiqué dans les images de sortie, la nouvelle sortie n'a pas les colonnes passées. Ces valeurs ont été supprimées car axis a été défini sur 1 et les modifications ont été apportées à la trame de données d'origine car inplace était True. Trame de données avant de supprimer des colonnes – Trame de données après la suppression de colonnes – Pour plus d'exemples, reportez-vous à Supprimer des colonnes de DataFrame à l'aide de () Gestion des lignes: Afin de traiter les lignes, nous pouvons effectuer des opérations de base sur les lignes telles que la sélection, la suppression, l'ajout et le renommage.

Interaction Python entre les lignes et les colonnes dans les données J'ai un dataframe: Frame({ 'exam':['French', 'English', 'German', 'Russian', 'Russian', 'German', 'German', 'French', 'English', 'French'], 'student':['john… python - pandas dataframe: comment compter le nombre de 1 lignes dans une colonne binaire? J'ai les pandas DataFrame suivants: import pandas as pd import numpy as np Frame({"first_column":[0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]})>>> df first_col… python - Comment sélectionner des lignes avec NaN dans une colonne particulière? Étant donné cette base de données, comment sélectionner uniquement les lignes dont "Col2" est égal à NaN? Comment ajouter une ligne à Pandas DataFrame | Delft Stack. In[56]: Frame([range(3), [0,, 0], [0, 0, ], range(3), range(3)], columns…

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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?

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. Ajouter une colonne dataframe python web. 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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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. 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. Ajouter plusieurs colonnes au dataframe dans Pandas – Acervo Lima. 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.

(['a', 'c'], inplace = True): détruit les lignes d'index 'a' et 'c' (['A', 'C'], axis = 1, inplace = True): permet de détruire plusieurs colonnes en même temps. (columns = ['A', 'C'], inplace = True): alternative à l'indication de l'axis. (index = ['a', 'c'], inplace = True): alternative à l'indication de l'axis (destruction de lignes). s = ('A'): enlève la colonne A et renvoie la série correspondante. Ajouter une colonne dataframe python 8. Pour changer le type de colonnes d'un dataframe: (numpy. float64): renvoie un dataframe avec toutes les colonnes converties dans le type indiqué. ({'A': int, 'B': numpy. float64}): renvoie un dataframe avec les colonnes A et B converties selon les types indiqués. Modification des valeurs d'une colonne: on peut faire df['A'][df['A'] < 2] = 0, mais souvent, Warning indiquant qu'on modifie une copie d'une slice d'un dataframe, donc à éviter. préférer: df['A'] = df['A'](lambda x: 0 if x < 2 else x) en utilisant toutes les valeurs de la ligne: df = Frame({'A': [1, 3, 5], 'B': [7, 6, 2]}) df[A'] = (lambda x: 0 if x['A'] > x['B'] else x['A'], axis = 1) donne: A B 0 1 7 1 3 6 2 0 2 Valeurs non définies: (): renvoie un dataframe de mẽme dimensions que l'original, mais avec des valeurs booléenes True si la valeur est définie, False si la valeur est NA.

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La trancheuse manuelle Rétro F300 est très simple d'utilisation. Il suffit de placer le produit à trancher sur le plateau à picots du chariot, rabattre le bras de maintien à pointes pour bien bloquer le produit et tourner doucement le volant avec la poignée pour faire tourner la lame, avancer le plateau vers la lame et obtenir de fines tranches. Une trancheuse manuelle totalement personnalisable avec 180 coloris au choix, la possibilité d'ajouter des motifs décoratifs, de remplacer le volant d'origine par un volant à fleur ou encore de changer le plateau de réception (marbre ou bois). Diamètre de la lame: 300 mm Épaisseur de coupe: 0 à 2, 5 mm (9 positions) Capacité de coupe: L230 x H190 mm Course du chariot: 250 mm Conception: aluminium et fonte Dimensions trancheuse: L600 x P720 x H740 mm Alimentation: mécanique Poids: 45, 5 kg volant ajouré Superbe volant à structure ajourée pour remplacer le volant d'origine « plein » de la trancheuse italienne Rétro F300. Une touche rétro supplémentaire du meilleur effet.