Добавление нового столбца в существующий DataFrame в Pandas

Опубликовано: 3 Декабря, 2021

Давайте обсудим, как добавить новые столбцы в существующий DataFrame в Pandas. Есть несколько способов выполнить эту задачу.

Метод №1: объявив новый список как столбец.

 # Import pandas package
 import pandas as pd
 
# Define a dictionary containing Students data
 data = { 'Name' : [ 'Jai' , 'Princi' , 'Gaurav' , 'Anuj' ],
        'Height' : [ 5.1 , 6.2 , 5.1 , 5.2 ],
        'Qualification' : [ 'Msc' , 'MA' , 'Msc' , 'Msc' ]}
 
# Convert the dictionary into DataFrame
 df = pd.DataFrame(data)
 
# Declare a list that is to be converted into a column
 address = [ 'Delhi' , 'Bangalore' , 'Chennai' , 'Patna' ]
 
# Using 'Address' as the column name
 # and equating it to the list
 df[ 'Address' ] = address
 
# Observe the result
 df

Выход:

Обратите внимание, что длина вашего списка должна соответствовать длине столбца индекса, иначе будет отображаться ошибка.

Метод № 2: Используя DataFrame.insert ()

Это дает возможность добавлять столбец в любом месте, которое нам нравится, а не только в конце. Он также предоставляет различные варианты для вставки значений столбца.

 # Import pandas package
 import pandas as pd
 
# Define a dictionary containing Students data
 data = { 'Name' : [ 'Jai' , 'Princi' , 'Gaurav' , 'Anuj' ],
        'Height' : [ 5.1 , 6.2 , 5.1 , 5.2 ],
        'Qualification' : [ 'Msc' , 'MA' , 'Msc' , 'Msc' ]}
 
# Convert the dictionary into DataFrame
 df = pd.DataFrame(data)
 
# Using DataFrame.insert() to add a column
 df.insert( 2 , "Age" , [ 21 , 23 , 24 , 21 ], True )
 
# Observe the result
 df

Выход:

Метод № 3: Использование метода Dataframe.assign ()

Этот метод создаст новый фрейм данных с новым столбцом, добавленным к старому фрейму данных.

 # Import pandas package
 import pandas as pd
  
# Define a dictionary containing Students data
 data = { 'Name' : [ 'Jai' , 'Princi' , 'Gaurav' , 'Anuj' ],
        'Height' : [ 5.1 , 6.2 , 5.1 , 5.2 ],
        'Qualification' : [ 'Msc' , 'MA' , 'Msc' , 'Msc' ]}
  
  
# Convert the dictionary into DataFrame
 df = pd.DataFrame(data)
 
# Using 'Address' as the column name and equating it to the list
 df2 = df.assign(address = [ 'Delhi' , 'Bangalore' , 'Chennai' , 'Patna' ])
  
# Observe the result
 df2

Выход:

Метод №4: Использование словаря

Мы можем использовать словарь Python, чтобы добавить новый столбец в pandas DataFrame. Используйте существующий столбец в качестве ключевых значений, и их соответствующие значения будут значениями для нового столбца.

 # Import pandas package
 import pandas as pd
 
# Define a dictionary containing Students data
 data = { 'Name' : [ 'Jai' , 'Princi' , 'Gaurav' , 'Anuj' ],
        'Height' : [ 5.1 , 6.2 , 5.1 , 5.2 ],
        'Qualification' : [ 'Msc' , 'MA' , 'Msc' , 'Msc' ]}
 
# Define a dictionary with key values of
 # an existing column and their respective
 # value pairs as the # values for our new column.
 address = { 'Delhi' : 'Jai' , 'Bangalore' : 'Princi' ,
           'Patna' : 'Gaurav' , 'Chennai' : 'Anuj' }
 
# Convert the dictionary into DataFrame
 df = pd.DataFrame(data)
 
# Provide 'Address' as the column name
 df[ 'Address' ] = address
 
# Observe the output
 df

Выход:

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.

Python Technical Scripter Picked

Добавление нового столбца в существующий DataFrame в Pandas

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ