Drei effektive Methoden zur Hinzufügen von Spalten in Pandas-Dataframes

Drei effektive Methoden zur Hinzufügen von Spalten in Pandas-Dataframes

Table of Contents:

1. Einführung (H1)
2. Drei Möglichkeiten, Spalten zu einem Pandas-Datenrahmen hinzuzufügen (H2) 2.1. Verwendung einer Python-Liste (H3) 2.2. Verwendung der Insert-Funktion (H3) 2.3. Verwendung der Assign-Funktion (H3)
3. Verwendung einer Python-Liste (H2) 3.1. Grundlagen (H3) 3.2. Verwendung von Standardwerten (H3) 3.3. Verwendung von Nullwerten (H3)
4. Verwendung der Insert-Funktion (H2) 4.1. Einfügen einer Spalte an einer bestimmten Position (H3) 4.2. Festlegen des Spaltenheaders und des Werts (H3) 4.3. Behandlung von Duplikaten (H3)
5. Verwendung der Assign-Funktion (H2) 5.1. Erstellen eines neuen Datenrahmens (H3) 5.2. Hinzufügen einer Spalte zum neuen Datenrahmen (H3)
6. Fazit (H2)

Einführung

In diesem Artikel werde ich Ihnen drei Möglichkeiten zeigen, wie Sie Spalten zu einem Pandas-Datenrahmen hinzufügen können. Das Hinzufügen von Spalten ist eine wichtige und häufige Aufgabe bei der Datenanalyse und kann Ihre Datenverarbeitung effizienter und benutzerfreundlicher machen. Ich werde Ihnen die Verwendung einer Python-Liste, die Insert-Funktion und die Assign-Funktion vorstellen und Ihnen zeigen, wie Sie sie in Ihrem Code verwenden können.

Drei Möglichkeiten, Spalten zu einem Pandas-Datenrahmen hinzuzufügen

In diesem Artikel werden drei Hauptmethoden zum Hinzufügen von Spalten zu einem Pandas-Datenrahmen behandelt: die Verwendung einer Python-Liste, die Insert-Funktion und die Assign-Funktion. Jede dieser Methoden hat ihre eigenen Vor- und Nachteile, und es ist wichtig, die richtige Methode für Ihre spezifischen Anforderungen auszuwählen. Lassen Sie uns nun Schritt für Schritt vorgehen und jede dieser Methoden im Detail betrachten.

Verwendung einer Python-Liste

Die erste Methode, die wir betrachten werden, ist die Verwendung einer Python-Liste zum Hinzufügen von Spalten zu einem Pandas-Datenrahmen. Dies ist die einfachste Methode und eignet sich gut, wenn Ihr Datensatz klein ist. Die Verwendung einer Python-Liste ermöglicht es Ihnen, die Spalte leicht zu definieren und den Wert für jede Zeile festzulegen. Hier ist, wie Sie es tun:

Grundlagen

Um eine Spalte mit einer Python-Liste hinzuzufügen, erstellen Sie zunächst eine Liste mit den Werten für die Spalte. Nehmen wir an, wir möchten eine Spalte "Geschlecht" zu unserem Datenrahmen hinzufügen. In diesem Fall verwenden wir die Werte "Männlich" und "Weiblich" für die Geschlechter. Hier ist der Code, um die Spalte "Geschlecht" mit einer Python-Liste hinzuzufügen:

gender = ["Männlich", "Weiblich", "Männlich", "Männlich", "Weiblich"]
my_df["Geschlecht"] = gender

Verwendung von Standardwerten

Manchmal kennen Sie möglicherweise nicht alle Werte für eine Spalte im Voraus oder es gibt zu viele Werte, um sie manuell einzufügen. In diesem Fall können Sie Standardwerte verwenden, um die Spalte zu initialisieren. Hier ist ein Beispiel, wie Sie eine Spalte "Lebendig/Tot" mit dem Standardwert "Lebendig" für alle Zeilen hinzufügen können:

live_dead = [True] * len(my_df)
my_df["Lebendig/Tot"] = live_dead

Verwendung von Nullwerten

In manchen Fällen möchten Sie möglicherweise Nullwerte in einer Spalte haben, wenn der Wert nicht bekannt ist. Hier ist, wie Sie eine Spalte "Show Hund" mit Nullwerten hinzufügen können:

import numpy as np

my_df["Show Hund"] = np.nan

Verwendung der Insert-Funktion

Die zweite Methode, die wir betrachten werden, ist die Verwendung der Insert-Funktion zum Hinzufügen einer Spalte an einer bestimmten Position in einem Pandas-Datenrahmen. Dies kann nützlich sein, wenn Sie die genaue Position der neuen Spalte kennen und sie nicht am Ende des Datenrahmens hinzufügen möchten. Hier ist, wie Sie es tun:

(H3 TITLE: Einfügen einer Spalte an einer bestimmten Position)

Verwenden Sie die insert-Funktion, um eine Spalte an einer bestimmten Position einzufügen. Geben Sie die Position, den Spaltenheader und den Wert der Spalte an. Zum Beispiel, um eine Spalte mit dem Header "Adoptiert" an die Position 1 einzufügen:

my_df.insert(1, "Adoptiert", True)

(H3 TITLE: Festlegen des Spaltenheaders und des Werts)

Sie können den Spaltenheader und den Wert direkt in der insert-Funktion angeben. Hier ist ein Beispiel, wie Sie eine Spalte "Show Hund" mit dem Wert "True" an der Position 2 einfügen:

my_df.insert(2, "Show Hund", True)

(H3 TITLE: Behandlung von Duplikaten)

Wenn Sie Duplikate in der Spalte erlauben möchten, setzen Sie den optionalen Parameter allow_duplicates auf True (Standardwert). Andernfalls setzen Sie ihn auf False. Hier ist ein Beispiel, das zeigt, wie Sie Duplikate in der Spalte verhindern können:

my_df.insert(2, "Show Hund", True, allow_duplicates=False)

Verwendung der Assign-Funktion

Die dritte Methode, die wir betrachten werden, ist die Verwendung der Assign-Funktion zum Hinzufügen einer Spalte zu einem Pandas-Datenrahmen. Diese Funktion erstellt einen neuen Datenrahmen, der die ursprünglichen Daten und die neue Spalte enthält. Hier ist, wie Sie es tun:

(H3 TITLE: Erstellen eines neuen Datenrahmens)

Erstellen Sie zuerst einen neuen Datenrahmen, der eine Kopie des ursprünglichen Datenrahmens ist. Verwenden Sie dazu den assign-Befehl. Hier ist ein Beispiel:

my_df2 = my_df.assign()

(H3 TITLE: Hinzufügen einer Spalte zum neuen Datenrahmen)

Verwenden Sie den assign-Befehl erneut, um die neue Spalte zum neuen Datenrahmen hinzuzufügen. Geben Sie den Spaltennamen und den Wert für die Spalte an. Hier ist ein Beispiel, wie Sie eine Spalte "Pferd" mit dem Wert "False" zum neuen Datenrahmen hinzufügen:

my_df2 = my_df2.assign(Pferd=False)

Fazit

In diesem Artikel haben wir drei verschiedene Methoden zum Hinzufügen von Spalten zu einem Pandas-Datenrahmen behandelt: die Verwendung einer Python-Liste, die Insert-Funktion und die Assign-Funktion. Jede dieser Methoden hat ihre eigenen Vor- und Nachteile, und es ist wichtig, die richtige Methode für Ihre spezifischen Anforderungen auszuwählen. Das Hinzufügen von Spalten zu Ihrem Datenrahmen kann Ihre Datenanalyse und -manipulation effizienter und benutzerfreundlicher machen. Probieren Sie diese Methoden in Ihrem Code aus und finden Sie heraus, welche für Sie am besten funktionieren.

Resources:

• Pandas Dokumentation
• Python Dokumentation