Создайте новый столбец в Pandas DataFrame на основе существующих столбцов
Работая с данными в Pandas, мы выполняем широкий спектр операций с данными, чтобы получить данные в желаемой форме. Одна из этих операций может заключаться в том, что мы хотим создать новые столбцы в DataFrame на основе результата некоторых операций с существующими столбцами в DataFrame. Давайте обсудим несколько способов, которыми мы можем это сделать.
Учитывая Dataframe, содержащий данные о событии, мы хотели бы создать новый столбец под названием «Discounted_Price» , который рассчитывается после применения скидки в размере 10% от цены билета.
Solution #1: We can use DataFrame.apply() function to achieve this task.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Creating the DataFramedf = pd.DataFrame({"Date":["10/2/2011", "11/2/2011", "12/2/2011", "13/2/2011"], "Event":["Music", "Poetry", "Theatre", "Comedy"], "Cost":[10000, 5000, 15000, 2000]}) # Print the dataframeprint(df) |
Выход :
Теперь мы создадим новый столбец с названием «Discounted_Price» после применения 10% скидки к существующему столбцу «Стоимость».
# using apply function to create a new columndf["Discounted_Price"] = df.apply(lambda row: row.Cost - (row.Cost * 0.1), axis = 1) # Print the DataFrame after addition# of new columnprint(df) |
Выход :
Solution #2: We can achieve the same result by directly performing the required operation on the desired column element-wise.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Creating the DataFramedf = pd.DataFrame({"Date":["10/2/2011", "11/2/2011", "12/2/2011", "13/2/2011"], "Event":["Music", "Poetry", "Theatre", "Comedy"], "Cost":[10000, 5000, 15000, 2000]}) # Create a new column "Discounted_Price" after applying# 10% discount on the existing "Cost" column. # create a new columndf["Discounted_Price"] = df["Cost"] - (0.1 * df["Cost"]) # Print the DataFrame after # addition of new columnprint(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.