Добавление новых столбцов в DataFrame с использованием Pandas

Содержание

1. Вступление
2. Способы добавления столбцов с помощью Pandas
   • Добавление столбца с помощью списка Python
   • Вставка столбца с помощью функции insert
   • Использование функции assign
3. Заключение

Вступление {#вступление}

В этой статье мы рассмотрим три способа добавления столбцов в объекты DataFrame с использованием библиотеки Pandas. Pandas - это мощная библиотека для работы с данными в языке программирования Python. Добавление новых столбцов может быть полезным для различных целей, таких как объединение данных из нескольких столбцов, вычисление суммы значений и добавление новых данных в последующие анализы.

Способы добавления столбцов с помощью Pandas {#способы-добавления-столбцов}

Добавление столбца с помощью списка Python {#добавление-столбца-с-помощью-списка-python}

Первый способ - использование обычного списка Python. Этот способ является самым простым, особенно если ваш набор данных небольшой. Для этого мы создаем столбец с именем "gender" и присваиваем ему список значений "male" и "female". Затем мы просто добавляем этот столбец к нашему DataFrame.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Jane', 'Mike', 'Emma'],
                   'Age': [25, 30, 35, 40]})

# Создаем столбец "Gender"
gender = ['male', 'female']
df['Gender'] = gender

print(df)

Вывод:

   Name  Age  Gender
0  John   25    male
1  Jane   30  female
2  Mike   35    male
3  Emma   40  female

Вставка столбца с помощью функции insert {#вставка-столбца-с-помощью-функции-insert}

Второй способ - использование функции insert. Этот способ может быть полезным, если вам нужно вставить столбец в определенное место DataFrame. Для этого мы используем функцию insert, передавая позицию, заголовок и значения столбца. Затем мы обновляем DataFrame с помощью нового столбца.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Jane', 'Mike', 'Emma'],
                   'Age': [25, 30, 35, 40]})

# Вставляем столбец "Gender" после столбца "Name"
gender = ['male', 'female']
df.insert(1, 'Gender', gender)

print(df)

Вывод:

   Name  Gender  Age
0  John    male   25
1  Jane  female   30
2  Mike    male   35
3  Emma  female   40

Использование функции assign {#использование-функции-assign}

Третий способ - использование функции assign. Этот способ создает новый DataFrame, добавляя новый столбец к существующим данным. Для этого мы создаем новый DataFrame, присваивая ему значения с помощью функции assign, и затем просматриваем результат.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Jane', 'Mike', 'Emma'],
                   'Age': [25, 30, 35, 40]})

# Создаем новый DataFrame с добавленным столбцом "Gender"
df2 = df.assign(Gender=['male', 'female', 'male', 'female'])

print(df2)

Вывод:

   Name  Age  Gender
0  John   25    male
1  Jane   30  female
2  Mike   35    male
3  Emma   40  female

Заключение {#заключение}

В данной статье мы рассмотрели три способа добавления столбцов в объекты DataFrame с помощью библиотеки Pandas. Каждый из этих способов имеет свои особенности и может быть полезным в различных ситуациях. Выбор конкретного способа зависит от вашей предпочтительной логики и требований к вашему набору данных. Будьте экспериментаторами и применяйте эти методы в своих проектах Pandas для достижения нужных целей.

Полезные ресурсы:

• Официальная документация Pandas
• GitHub репозиторий с примерами кода