使用Pandas添加新列到資料框 - 6個機器學習技巧
目錄
- 介紹
- 使用Python列表添加列
- 使用insert函數添加列
- 使用assign函數添加列
- 結論
- FAQ
- 資源
介紹
在這個視頻中，我們將學習如何使用Pandas將列添加到數據框。添加列是數據清理和準備過程中的常見任務，並且在進行數據分析時非常有用。我們將探討三種常用的方法來實現這一目標。
使用Python列表添加列
首先，我們將使用Python列表來添加列。這是最簡單的方法之一，特別適用於數據集較小的情況。您只需創建一個包含要添加到數據框的值的列表，然後將其分配給新的列。以下是代碼示例：
import pandas as pd
# 創建原始數據框
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
'Age': [25, 30, 35]})
# 創建要添加的列
gender = ['Male', 'Female', 'Male']
# 將列表分配給新列
df['Gender'] = gender
# 查看數據框
print(df)
輸出結果如下：
Name Age Gender
0 John 25 Male
1 Alice 30 Female
2 Bob 35 Male
這種方法非常簡單，但是需要確保列表中的元素數量與數據框的行數相同。
使用insert函數添加列
第二種方法是使用insert函數在指定位置添加列。這使我們可以將新列插入到數據框中的任何位置，而不僅僅是添加到末尾。以下是代碼示例：
import pandas as pd
# 創建原始數據框
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
'Age': [25, 30, 35]})
# 使用insert函數添加列
df.insert(1, 'Gender', ['Male', 'Female', 'Male'])
# 查看數據框
print(df)
輸出結果如下：
Name Gender Age
0 John Male 25
1 Alice Female 30
2 Bob Male 35
在這個例子中，我們將新的Gender列插入到Age列之前（位置1），並將相應的值分配給該列。
使用assign函數添加列
第三種方法是使用assign函數創建一個新的數據框，並將新列添加到該數據框中。這種方法非常有彈性，尤其適用於需要保留原始數據框的情況。以下是代碼示例：
import pandas as pd
# 創建原始數據框
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
'Age': [25, 30, 35]})
# 使用assign函數添加列
df2 = df.assign(Gender=['Male', 'Female', 'Male'])
# 查看新數據框
print(df2)
輸出結果如下：
Name Age Gender
0 John 25 Male
1 Alice 30 Female
2 Bob 35 Male
這裡，我們創建了一個新的數據框df2，並將新列Gender添加到該數據框中。原始數據框df保持不變。
結論
通過本視頻，我們學會了三種常用的方法來添加列到Pandas數據框中。使用Python列表是最簡單的方法之一，但行數需要相符。使用insert函數可以在指定位置添加列，這在需要特定列位置的情況下很有用。使用assign函數可以創建一個新的數據框，並添加新列，同時保留原始數據框。
常見問題解答（FAQ）
問題：如何從數據框中刪除列？
答：您可以使用drop函數或del語句來刪除列。例如，使用df.drop('列名', axis=1)來刪除一列，使用del df['列名']也可以刪除一列。
問題：如何重命名數據框的列名？
答：您可以使用rename函數來重命名列名。例如，使用df.rename(columns={'原始列名': '新列名'})來重命名列。
問題：如何在數據框中計算新的列？
答：您可以使用現有列計算新的列。例如，使用df['新列名'] = df['列1'] + df['列2']來將列1和列2相加並將結果存儲在新列中。
資源
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