Aggiungi una colonna al tuo DataFrame Pandas: 5 metodi

Aggiungi una colonna al tuo DataFrame Pandas: 5 metodi

Table of Contents

1. Introduzione
2. Aggiunta di una nuova colonna al tuo data frame pandas
3. Metodo 1: Aggiungere una nuova colonna usando il passaggio di un valore scalare
4. Metodo 2: Aggiungere una nuova colonna usando il passaggio di una lista di valori
5. Metodo 3: Inserire una colonna in una posizione specifica usando df.insert
6. Metodo 4: Aggiungere più colonne usando df.assign
7. Metodo 5: Usare df.loc per inserire una colonna
8. Conclusioni
9. Domande frequenti

Introduzione

Aggiungere una nuova colonna al tuo data frame pandas è un'operazione comune che ti permette di arricchire i tuoi dati con informazioni aggiuntive. Ci sono diversi modi per fare ciò, e in questo articolo ti mostrerò cinque metodi che puoi utilizzare per aggiungere una nuova colonna al tuo data frame pandas in modo semplice ed efficiente.

Metodo 1: Aggiungere una nuova colonna usando il passaggio di un valore scalare

Il primo metodo consiste nel passare un nuovo nome di colonna al data frame e assegnarvi un valore scalare, che rappresenterà il valore di quella colonna per ogni riga del data frame. Ad esempio, se volessi aggiungere una colonna per indicare il giorno della settimana in cui è stato visitato il ristorante, puoi usare il seguente codice:

import pandas as pd

data = {
    'Nome': ['Ristorante A', 'Ristorante B', 'Ristorante C'],
    'Tipo': ['Italiano', 'Cinese', 'Messicano'],
    'Prezzo Medio': [20, 15, 30]
}

df = pd.DataFrame(data)

df['Giorno'] = 'Lunedì'
print(df)

Output:

            Nome        Tipo  Prezzo Medio   Giorno
0  Ristorante A    Italiano            20  Lunedì
1  Ristorante B      Cinese            15  Lunedì
2  Ristorante C  Messicano            30  Lunedì

In questo esempio, è stata aggiunta una colonna chiamata 'Giorno' al data frame, e ogni riga della colonna contiene il valore 'Lunedì'. Questo è stato possibile passando la stringa 'Lunedì' come valore scalare per la nuova colonna.

Metodo 2: Aggiungere una nuova colonna usando il passaggio di una lista di valori

Un altro modo per aggiungere una nuova colonna è passando una lista di valori al data frame. In questo caso, la lunghezza della lista deve essere uguale al numero di righe nel data frame. Ad esempio, se volessi aggiungere una colonna 'Giorno' con i giorni della settimana per ogni ristorante, puoi usare il seguente codice:

import pandas as pd

data = {
    'Nome': ['Ristorante A', 'Ristorante B', 'Ristorante C'],
    'Tipo': ['Italiano', 'Cinese', 'Messicano'],
    'Prezzo Medio': [20, 15, 30]
}

df = pd.DataFrame(data)

giorni = ['Lunedì', 'Martedì', 'Mercoledì']
df['Giorno'] = giorni
print(df)

Output:

            Nome        Tipo  Prezzo Medio      Giorno
0  Ristorante A    Italiano            20     Lunedì
1  Ristorante B      Cinese            15    Martedì
2  Ristorante C  Messicano            30  Mercoledì

In questo esempio, la lista 'giorni' contiene i giorni della settimana, e la nuova colonna 'Giorno' è stata creata con i valori della lista. I valori sono stati assegnati in ordine, quindi il primo valore della lista corrisponde alla prima riga del data frame, il secondo valore corrisponde alla seconda riga e così via.

Metodo 3: Inserire una colonna in una posizione specifica usando df.insert

Il terzo metodo ti permette di specificare la posizione in cui desideri inserire la colonna nel data frame. Questo può essere utile se vuoi che la nuova colonna sia posizionata in un punto specifico tra le colonne esistenti. Ad esempio, se volessi inserire una colonna 'Stelle' tra le colonne 'Nome' e 'Tipo', puoi utilizzare il seguente codice:

import pandas as pd

data = {
    'Nome': ['Ristorante A', 'Ristorante B', 'Ristorante C'],
    'Tipo': ['Italiano', 'Cinese', 'Messicano'],
    'Prezzo Medio': [20, 15, 30]
}

df = pd.DataFrame(data)

stelle = [4, 3, 5]
df.insert(1, 'Stelle', stelle)
print(df)

Output:

            Nome  Stelle        Tipo  Prezzo Medio
0  Ristorante A       4    Italiano            20
1  Ristorante B       3      Cinese            15
2  Ristorante C       5  Messicano            30

In questo esempio, la colonna 'Stelle' è stata inserita alla posizione 1 del data frame, che corrisponde all'indice tra le colonne 'Nome' e 'Tipo'. I valori della colonna sono stati presi dalla lista 'stelle', nel rispetto dell'ordine della lista.

Metodo 4: Aggiungere più colonne usando df.assign

Il quarto metodo ti consente di aggiungere più colonne simultaneamente utilizzando il metodo df.assign. Puoi passare un dizionario contenente i nomi delle colonne come chiavi e i rispettivi valori come valori del dizionario. Ad esempio, se volessi aggiungere una colonna chiamata 'Metà Prezzo Medio' con il valore della metà del prezzo medio, puoi usare il seguente codice:

import pandas as pd

data = {
    'Nome': ['Ristorante A', 'Ristorante B', 'Ristorante C'],
    'Tipo': ['Italiano', 'Cinese', 'Messicano'],
    'Prezzo Medio': [20, 15, 30]
}

df = pd.DataFrame(data)

df = df.assign(Metà_Prezzo_Medio=lambda x: x['Prezzo Medio'] / 2)
print(df)

Output:

            Nome        Tipo  Prezzo Medio  Metà_Prezzo_Medio
0  Ristorante A    Italiano            20               10.0
1  Ristorante B      Cinese            15                7.5
2  Ristorante C  Messicano            30               15.0

In questo esempio, è stata creata una nuova colonna chiamata 'Metà_Prezzo_Medio' utilizzando il metodo df.assign e una funzione lambda che divide il valore della colonna 'Prezzo Medio' per 2. Il risultato viene assegnato alla nuova colonna nel data frame.

Metodo 5: Usare df.loc per inserire una colonna

L'ultimo metodo, che non è raccomandato, consiste nell'utilizzare df.loc per assegnare i valori a una nuova colonna. Questo metodo può essere utilizzato per assegnare valori a una colonna che non esiste nel data frame. Tuttavia, è preferibile utilizzare uno dei quattro metodi precedenti per l'aggiunta di una nuova colonna. Ad esempio, se volessi aggiungere una colonna 'Anno' con quattro valori '2022', puoi utilizzare il seguente codice:

import pandas as pd

data = {
    'Nome': ['Ristorante A', 'Ristorante B', 'Ristorante C'],
    'Tipo': ['Italiano', 'Cinese', 'Messicano'],
    'Prezzo Medio': [20, 15, 30]
}

df = pd.DataFrame(data)

df.loc[:, 'Anno'] = '2022'
print(df)

Output:

            Nome        Tipo  Prezzo Medio  Anno
0  Ristorante A    Italiano            20  2022
1  Ristorante B      Cinese            15  2022
2  Ristorante C  Messicano            30  2022

In questo esempio, il metodo df.loc è stato utilizzato per assegnare il valore '2022' alla colonna 'Anno'. Tuttavia, è importante notare che questo metodo è meno efficiente e può causare problemi se la colonna esisteva già nel data frame.

Conclusioni

In questo articolo, abbiamo esplorato cinque metodi diversi per aggiungere una nuova colonna al tuo data frame pandas. Ognuno di questi metodi offre un modo semplice e versatile per arricchire i tuoi dati con nuove informazioni. Ricorda di scegliere il metodo più appropriato in base alle tue esigenze e di assicurarti che i valori della colonna corrispondano alle dimensioni del data frame. Con questi strumenti a tua disposizione, sarai in grado di sfruttare appieno la potenza di pandas per l'analisi dei dati.

Highlights:

• Aggiungere una nuova colonna al tuo data frame pandas è un'operazione comune per arricchire i dati con informazioni aggiuntive.
• I cinque metodi per aggiungere una nuova colonna sono: passaggio di un valore scalare, passaggio di una lista di valori, utilizzo di df.insert per specificare la posizione, utilizzo di df.assign per aggiungere più colonne contemporaneamente e utilizzo di df.loc per l'assegnazione diretta.
• È consigliabile utilizzare uno dei primi quattro metodi per l'aggiunta di una colonna, mentre l'ultimo metodo è meno efficace.
• Ricorda di considerare la corrispondenza tra le dimensioni della colonna e del data frame.

Domande frequenti

Domanda: Qual è il modo migliore per aggiungere una colonna a un data frame pandas? Risposta: I metodi più comuni ed efficienti sono il passaggio di un valore scalare o di una lista di valori, l'utilizzo di df.insert per specificare la posizione o l'utilizzo di df.assign per aggiungere più colonne contemporaneamente. Questi metodi offrono un modo semplice e flessibile per aggiungere una nuova colonna al tuo data frame.

Domanda: Cosa succede se la lunghezza della lista di valori non corrisponde al numero di righe nel data frame? Risposta: Se la lunghezza della lista di valori non corrisponde al numero di righe nel data frame, otterrai un errore che indica che le dimensioni non corrispondono. Assicurati di avere una lista di valori della stessa lunghezza del data frame prima di aggiungere la colonna.

Domanda: Posso specificare la posizione in cui viene inserita la nuova colonna? Risposta: Sì, puoi utilizzare il metodo df.insert per specificare la posizione in cui viene inserita la nuova colonna. Puoi indicare la posizione usando l'indice dell'indice delle colonne nel data frame.

Domanda: È possibile aggiungere più colonne contemporaneamente? Risposta: Sì, puoi utilizzare il metodo df.assign per aggiungere più colonne contemporaneamente. Passa un dizionario con i nomi delle colonne come chiavi e i rispettivi valori come valori del dizionario.

Domanda: Cosa succede se utilizzo df.loc per inserire una colonna? Risposta: Anche se è possibile utilizzare df.loc per inserire una colonna nel data frame, non è il metodo consigliato. L'utilizzo di df.loc per l'assegnazione di valori può portare a problemi di efficienza e può causare errori se la colonna esisteva già nel data frame."""; def highlight(title:str)->str: return ""+title+"" table_of_contents= """## Table of Contents

1. Introduzione
2. Metodo 1: Aggiungere una nuova colonna usando il passaggio di un valore scalare
3. Metodo 2: Aggiungere una nuova colonna usando il passaggio di una lista di valori
4. Metodo 3: Inserire una colonna in una posizione specifica usando df.insert
5. Metodo 4: Aggiungere più colonne usando df.assign
6. Metodo 5: Usare df.loc per inserire una colonna
7. Conclusioni
8. Domande frequenti""" article="""## Introduzione Aggiungere una nuova colonna al tuo data frame pandas è un'operazione comune che ti permette di arricchire i tuoi dati con informazioni aggiuntive. Ci sono diversi modi per fare ciò, e in questo articolo ti mostrerò cinque metodi che puoi utilizzare per aggiungere una nuova colonna al tuo data frame pandas in modo semplice ed efficiente.

Metodo 1: Aggiungere una nuova colonna usando il passaggio di un valore scalare

Il primo metodo consiste nel passare un nuovo nome di colonna al data frame e assegnarvi un valore scalare, che rappresenterà il valore di quella colonna per ogni riga del data frame. Ad esempio, se volessi aggiungere una colonna per indicare il giorno della settimana in cui è stato visitato il ristorante, puoi usare il seguente codice:

import pandas as pd

data = {
    'Nome': ['Ristorante A', 'Ristorante B', 'Ristorante C'],
    'Tipo': ['Italiano', 'Cinese', 'Messicano'],
    'Prezzo Medio': [20, 15, 30]
}

df = pd.DataFrame(data)

df['Giorno'] = 'Lunedì'
print(df)

Output:

            Nome        Tipo  Prezzo Medio   Giorno
0  Ristorante A    Italiano            20  Lunedì
1  Ristorante B      Cinese            15  Lunedì
2  Ristorante C  Messicano            30  Lunedì

In questo esempio, è stata aggiunta una colonna chiamata 'Giorno' al data frame, e ogni riga della colonna contiene il valore 'Lunedì'. Questo è stato possibile passando la stringa 'Lunedì' come valore scalare per la nuova colonna.

Metodo 2: Aggiungere una nuova colonna usando il passaggio di una lista di valori

Un altro modo per aggiungere una nuova colonna è passando una lista di valori al data frame. In questo caso, la lunghezza della lista deve essere uguale al numero di righe nel data frame. Ad esempio, se volessi aggiungere una colonna 'Giorno' con i giorni della settimana per ogni ristorante, puoi usare il seguente codice:

import pandas as pd

data = {
    'Nome': ['Ristorante A', 'Ristorante B', 'Ristorante C'],
    'Tipo': ['Italiano', 'Cinese', 'Messicano'],
    'Prezzo Medio': [20, 15, 30]
}

df = pd.DataFrame(data)

giorni = ['Lunedì', 'Martedì', 'Mercoledì']
df['Giorno'] = giorni
print(df)

Output:

            Nome        Tipo  Prezzo Medio      Giorno
0  Ristorante A    Italiano            20     Lunedì
1  Ristorante B      Cinese            15    Martedì
2  Ristorante C  Messicano            30  Mercoledì

In questo esempio, la lista 'giorni' contiene i giorni della settimana, e la nuova colonna 'Giorno' è stata creata con i valori della lista. I valori sono stati assegnati in ordine, quindi il primo valore della lista corrisponde alla prima riga del data frame, il secondo valore corrisponde alla seconda riga e così via.

Metodo 3: Inserire una colonna in una posizione specifica usando df.insert

Il terzo metodo ti permette di specificare la posizione in cui desideri inserire la colonna nel data frame. Questo può essere utile se vuoi che la nuova colonna sia posizionata in un punto specifico tra le colonne esistenti. Ad esempio, se volessi inserire una colonna 'Stelle' tra le colonne 'Nome' e 'Tipo', puoi utilizzare il seguente codice:

import pandas as pd

data = {
    'Nome': ['Ristorante A', 'Ristorante B', 'Ristorante C'],
    'Tipo': ['Italiano', 'Cinese', 'Messicano'],
    'Prezzo Medio': [20, 15, 30]
}

df = pd.DataFrame(data)

stelle = [4, 3, 5]
df.insert(1, 'Stelle', stelle)
print(df)

Output:

            Nome  Stelle        Tipo  Prezzo Medio
0  Ristorante A       4    Italiano            20
1  Ristorante B       3      Cinese            15
2  Ristorante C       5  Messicano            30

In questo esempio, la colonna 'Stelle' è stata inserita alla posizione 1 del data frame, che corrisponde all'indice tra le colonne 'Nome' e 'Tipo'. I valori della colonna sono stati presi dalla lista 'stelle', nel rispetto dell'ordine della lista.

Metodo 4: Aggiungere più colonne usando df.assign

Il quarto metodo ti consente di aggiungere più colonne simultaneamente utilizzando il metodo df.assign. Puoi passare un dizionario contenente i nomi delle colonne come chiavi e i rispettivi valori come valori del dizionario. Ad esempio, se volessi aggiungere una colonna chiamata 'Metà Prezzo Medio' con il valore della metà del prezzo medio, puoi usare il seguente codice:

import pandas as pd

data = {
    'Nome': ['Ristorante A', 'Ristorante B', 'Ristorante C'],
    'Tipo': ['Italiano', 'Cinese', 'Messicano'],
    'Prezzo Medio': [20, 15, 30]
}

df = pd.DataFrame(data)

df = df.assign(Metà_Prezzo_Medio=lambda x: x['Prezzo Medio'] / 2)
print(df)

Output:

            Nome        Tipo  Prezzo Medio  Metà_Prezzo_Medio
0  Ristorante A    Italiano            20               10.0
1  Ristorante B      Cinese            15                7.5
2  Ristorante C  Messicano            30               15.0

In questo esempio, è stata creata una nuova colonna chiamata 'Metà_Prezzo_Medio' utilizzando il metodo df.assign e una funzione lambda che divide il valore della colonna 'Prezzo Medio' per 2. Il risultato viene assegnato alla nuova colonna nel data frame.

Metodo 5: Usare df.loc per inserire una colonna

L'ultimo metodo, che non è raccomandato, consiste nell'utilizzare df.loc per assegnare i valori a una nuova colonna. Questo metodo può essere utilizzato per assegnare valori a una colonna che non esiste nel data frame. Tuttavia, è preferibile utilizzare uno dei quattro metodi precedenti per l'aggiunta di una nuova colonna. Ad esempio, se volessi aggiungere una colonna 'Anno' con quattro valori '2022', puoi utilizzare il seguente codice:

import pandas as pd

data = {
    'Nome': ['Ristorante A', 'Ristorante B', 'Ristorante C'],
    'Tipo': ['Italiano', 'Cinese', 'Messicano'],
    'Prezzo Medio': [20, 15, 30]
}

df = pd.DataFrame(data)

df.loc[:, 'Anno'] = '2022'
print(df)

Output:

            Nome        Tipo  Prezzo Medio  Anno
0  Ristorante A    Italiano            20  2022
1  Ristorante B      Cinese            15  2022
2  Ristorante C  Messicano            30  2022

In questo esempio, il metodo df.loc è stato utilizzato per assegnare il valore '2022' alla colonna 'Anno'. Tuttavia, è importante notare che questo metodo è meno efficiente e può causare problemi se la colonna esisteva già nel data frame.

Conclusioni

In questo articolo, abbiamo esplorato cinque metodi diversi per aggiungere una nuova colonna al tuo data frame pandas. Ognuno di questi metodi offre un modo semplice e versatile per arricchire i tuoi dati con nuove informazioni. Ricorda di scegliere il metodo più appropriato in base alle tue esigenze e di assicurarti che i valori della colonna corrispondano alle dimensioni del data frame. Con questi strumenti a tua disposizione, sarai in grado di sfruttare appieno la potenza di pandas per l'analisi dei dati.

Domande frequenti

Domanda: Qual è il modo migliore per aggiungere una colonna a un data frame pandas? Risposta: I metodi più comuni ed efficienti sono il passaggio di un valore scalare o di una lista di valori, l'utilizzo di df.insert per specificare la posizione o l'utilizzo di df.assign per aggiungere più colonne contemporaneamente. Questi metodi offrono un modo semplice e flessibile per aggiungere una nuova colonna al tuo data frame.

Domanda: Cosa succede se la lunghezza della lista di valori non corrisponde al numero di righe nel data frame? Risposta: Se la lunghezza della lista di valori non corrisponde al numero di righe nel data frame, otterrai un errore che indica che le dimensioni non corrispondono. Assicurati di avere una lista di valori della stessa lunghezza del data frame prima di aggiungere la colonna.

Domanda: Posso specificare la posizione in cui viene inserita la nuova colonna? Risposta: Sì, puoi utilizzare il metodo df.insert per specificare la posizione in cui viene inserita la nuova colonna. Puoi indicare la posizione usando l'indice dell'indice delle colonne nel data frame.

Domanda: È possibile aggiungere più colonne contemporaneamente? Risposta: Sì, puoi utilizzare il metodo df.assign per aggiungere più colonne contemporaneamente. Passa un dizionario con i nomi delle colonne come chiavi e i rispettivi valori come valori del dizionario.

Domanda: Cosa succede se utilizzo df.loc per inserire una colonna? Risposta: Anche se è possibile utilizzare df.loc per inserire una colonna nel data frame, non è il metodo consigliato. L'utilizzo di df.loc per l'assegnazione di valori può portare a problemi di efficienza e può causare errori se la colonna esisteva già nel data frame."""; title="Aggiungere una nuova colonna al tuo data frame pandas: 5 metodi essenziali" print(highlight(title)) print(table_of_contents) print(article)