Lägg till nya kolumner till dataframe - Pandas för maskininlärning

Lägg till nya kolumner till dataframe - Pandas för maskininlärning

Table of Contents

• Introduktion
• Metod 1: Använda en vanlig Python-lista
• Metod 2: Använda insert-funktionen
• Metod 3: Använda assign-funktionen
• Avslutande tankar

Introduktion

I den här artikeln kommer vi att utforska tre olika metoder för att lägga till kolumner i en databas med pandas. Vi kommer att gå igenom varje metod steg för steg och diskutera deras fördelar och nackdelar. Om du är ny inom pandas kommer detta vara en bra introduktion till att arbeta med dataframes och lägga till data i dem.

Metod 1: Använda en vanlig Python-lista

Det första sättet att lägga till kolumner i en dataframe är genom att använda en vanlig python-lista. Detta är den enklaste metoden och lämpar sig särskilt bra för små datamängder. För att använda denna metod skapar vi helt enkelt en lista med värden och tilldelar den till en ny kolumn i vår dataframe. Det är viktigt att listan har samma längd som antalet rader i dataframen, annars kommer det att uppstå ett fel.

Metod 2: Använda insert-funktionen

Den andra metoden vi kommer att utforska är att använda insert-funktionen. Denna metod är användbar när vi vill lägga till en kolumn på en specifik position i dataframen istället för att bara lägga den i slutet. Vi kan använda insert-funktionen för att ange positionen för den nya kolumnen och ange vilket värde den ska ha. Detta kan vara användbart när vi vill ha mer kontroll över var kolumnen placeras i dataframen.

Metod 3: Använda assign-funktionen

Den tredje metoden är att använda assign-funktionen. Denna metod skapar en helt ny dataframe med den nya kolumnen och behåller den ursprungliga dataframen oförändrad. Det kan vara användbart när vi vill utföra olika operationer på den nya dataframen med den nya kolumnen utan att ändra den ursprungliga datan.

Avslutande tankar

I denna artikel har vi utforskat tre olika metoder för att lägga till kolumner i en dataframe med pandas. Varje metod har sina egna fördelar och nackdelar och valet av metod beror på dina specifika behov och datamängd. Det är viktigt att förstå hur dessa metoder fungerar och vilka konsekvenser de kan ha för din data.