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Pandas の既存の DataFrame に新しい列を追加する

既存の DataFrame に新しい列を追加することは、 パンダ 。これにより、追加情報でデータを強化し、さらなる分析と操作を容易にすることができます。この記事では、単純な割り当て、insert()>メソッド、assign()>方法。 Pandas の既存の DataFrame に新しい列を追加する方法について説明します。

パンダデータフレームとは何ですか?

あ パンダのデータフレーム は、ラベル付きの軸 (行と列) を備えた、サイズ変更可能で、潜在的に異種混合の表形式のデータ構造です。これは Python データ サイエンス エコシステムの基本的なデータ構造であり、表形式データを操作するための強力な方法を提供します。



Pandas DataFrame の主な機能をいくつか示します。

  • データ表現: データを行と列を含むテーブル形式で保存します。
  • 異種データ型: 異なる列に異なるデータ型を保持できます (整数、浮動小数点数、文字列、ブール値など)。
  • ラベリング： 各行と列にはラベル (インデックスと列名) があります。
  • 可変: データの操作と変更を許可します。
  • 強力な操作: データ分析、操作、探索のためのさまざまな機能と方法を提供します。
  • 拡張可能: ライブラリやユーザー定義関数を使用して追加機能をカスタマイズおよび拡張できます。

Pandas の既存のデータフレームに新しい列を追加するには、複数の方法があります。 パイソン :

  • サンプル データフレームの作成
  • を使用することで データフレーム.挿入() 方法
  • を使用することで データフレーム.assign() 方法
  • 辞書の使用
  • リストの使用
  • 使用する 。場所（）
  • 既存のデータフレームに複数の列を追加する

サンプル データフレームの作成

ここではサンプル データフレームを作成しています。



Python3






「プリムのアルゴリズム」

import> pandas as pd> data>=> {>'Name'>: [>'Jai'>,>'Princi'>,>'Gaurav'>,>'Anuj'>],> >'Height'>: [>5.1>,>6.2>,>5.1>,>5.2>],> >'Qualification'>: [>'Msc'>,>'MA'>,>'Msc'>,>'Msc'>]}> df>=> pd.DataFrame(data)> print>(df)> 

>

>

出力： 

   Name Height Qualification     0    Jai 5.1 Msc   1    Princi 6.2 MA   2   Gaurav 5.1 Msc   3   Anuj 5.2 Msc>

リストの長さはインデックス列の長さと一致する必要があり、そうでない場合はエラーが表示されることに注意してください。

DataFrame.insert() を使用して既存の Datframe に新しい列を追加する

最後だけでなく、好きな位置に列を自由に追加できます。また、列値を挿入するためのさまざまなオプションも提供します。

Python3




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> print>(df)> 

>

>

出力： 

  Name Height Age Qualification     0   Jai 5.1 21 Msc   1   Princi 6.2 23 MA   2   Gaurav 5.1 24 Msc   3    Anuj 5.2 21 Msc>

Dataframe.assign() を使用して Pandas DataFrame に列を追加する

このメソッドは、古いデータフレームに新しい列を追加した新しいデータフレームを作成します。

Python3




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'>])> print>(df2)> 

>

>

出力： 

   Name Height Qualification address     0    Jai 5.1 Msc Delhi   1    Princi 6.2 MA Bangalore   2    Gaurav 5.1 Msc Chennai   3    Anuj 5.2 Msc Patna>

パンダは辞書を使用して DataFrame に列を追加します

を使用できます Python辞書 pandas DataFrame に新しい列を追加します。既存の列をキー値として使用すると、それぞれの値が新しい列の値になります。

Python3

Javaにおける文字列の等価性




# 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> print>(df)> 

>

>

出力： 

  Name Height Qualification Address     0   Jai 5.1 Msc Delhi   1   Princi 6.2 MA Bangalore   2   Gaurav 5.1 Msc Chennai   3    Anuj 5.2 Msc Patna>

List を使用して Pandas DataFrame に新しい列を追加する

この例では、 パンダはリストから新しい列を追加します 辞書とリストを使用して、既存の Pandas DataFrame にアドレス指定します。

Python3




# 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> print>(df)> 

>

>

出力： 

  Name Height Qualification Address     0   Jai 5.1 Msc Delhi   1   Princi 6.2 MA Bangalore   2   Gaurav 5.1 Msc Chennai   3    Anuj 5.2 Msc Patna>

Dataframe.loc() を使用して既存の Pandas DataFrame に新しい列を追加する

この例では、という名前の Pandas DataFrame を作成します。df>Name、Height、Qualification の列があり、loc>属性。

Python3




import> pandas as pd> data>=> {>'Name'>: [>'Jai'>,>'Princi'>,>'Gaurav'>,>'Anuj'>],> >'Height'>: [>5.1>,>6.2>,>5.1>,>5.2>],> >'Qualification'>: [>'Msc'>,>'MA'>,>'Msc'>,>'Msc'>]}> df>=> pd.DataFrame(data)> # Create the list of new column values> address>=> [>'Delhi'>,>'Bangalore'>,>'Chennai'>,>'Patna'>]> # Add the new column using loc> df.loc[:,>'Address'>]>=> address> print>(df)> 

>

文字列をJSON Javaに変換します 
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出力： 

  Name Height Qualification Address     0    Jai 5.1 Msc Delhi   1   Princi 6.2 MA Bangalore   2   Gaurav 5.1 Msc Chennai   3   Anuj 5.2 Msc Patna>

既存のデータフレームに複数の列を追加する

この例では、既存の Pandas DataFrame を拡張します。df>Age と State という 2 つの新しい列があり、それぞれのデータ リストが使用されます。

Python3




import> pandas as pd> data>=> {>'Name'>: [>'Jai'>,>'Princi'>,>'Gaurav'>,>'Anuj'>],> >'Height'>: [>5.1>,>6.2>,>5.1>,>5.2>],> >'Qualification'>: [>'Msc'>,>'MA'>,>'Msc'>,>'Msc'>],> >'Address'>: [>'Delhi'>,>'Bangalore'>,>'Chennai'>,>'Patna'>]}> df>=> pd.DataFrame(data)> # Define new data for additional columns> age>=> [>22>,>25>,>23>,>24>]> state>=> [>'NCT'>,>'Karnataka'>,>'Tamil Nadu'>,>'Bihar'>]> # Add multiple columns using dictionary assignment> new_data>=> {>'Age'>: age,>'State'>: state }> df>=> df.assign(>*>*>new_data)> print>(df)> 

>

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出力： 

   Name Height Qualification Address Age State     0    Jai 5.1 Msc Delhi 22 NCT   1   Princi 6.2 MA Bangalore 25 Karnataka   2    Gaurav 5.1 Msc Chennai 23 Tamil Nadu   3   Anuj 5.2 Msc Patna 24 Bihar>

結論

Pandas でのデータの探索と操作には、DataFrame に新しい列を追加する方法を理解することが不可欠です。適切な方法の選択は、特定のコンテキストと望ましい結果によって異なります。これらのテクニックをマスターすると、データを効果的に操作、分析し、そこから貴重な洞察を得ることができます。