Ajouter Une Colonne Dataframe Python Pour
pandas dictionary (7) Compréhension de liste et carte: df [ 'score'] = ( pd. Series ( zip ( df. gender, df. age, df. cholesterol, df. smoke)). map ( score). fillna ( 0). astype ( int)) Sortie: gender age cholesterol smoke score 0 1 13 1 0 0 1 1 45 2 0 0 2 0 1 2 1 5 3 1 45 1 1 4 4 1 15 1 7 0 5 0 16 1 8 0 6 0 16 1 3 0 7 0 16 1 4 0 8 1 15 1 4 0 9 0 15 1 2 0 9 0 15 1 2 0. 0 J'ai un dataframe et un dictionnaire. J'ai besoin d'ajouter une nouvelle colonne à la structure de données et de calculer ses valeurs en fonction du dictionnaire. Apprentissage automatique, ajout d'une nouvelle fonctionnalité basée sur un tableau: score = {( 1, 45, 1, 1): 4, ( 0, 1, 2, 1): 5} df = pd. DataFrame ( data = { 'gender': [ 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0], 'age': [ 13, 45, 1, 45, 15, 16, 16, 16, 15, 15], 'cholesterol': [ 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], 'smoke': [ 0, 0, 1, 1, 7, 8, 3, 4, 4, 2]}, dtype = np. int64) print ( df, '\n') df [ 'score'] = 0 df. score = score [( df. Ajouter une colonne dataframe python powered. smoke)] print ( df) J'attends la sortie suivante: 9 0 15 1 2 0
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⌚ Reading time: 5 minutes kjo Quelle est la façon la plus simple d'ajouter une colonne vide à un panda DataFrame objet? Le meilleur sur lequel je suis tombé est quelque chose comme df['foo'] = (lambda _: '', axis=1) Existe-t-il une méthode moins perverse? DSM Si je comprends bien, le devoir doit remplir: >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = Frame({"A": [1, 2, 3], "B": [2, 3, 4]}) >>> df A B 0 1 2 1 2 3 2 3 4 >>> df["C"] = "" >>> df["D"] = A B C D 0 1 2 NaN 1 2 3 NaN 2 3 4 NaN émouvant Pour compléter la réponse de DSM et m'appuyer sur cette question associée, je diviserais l'approche en deux cas: Ajout d'une seule colonne: attribuez simplement des valeurs vides aux nouvelles colonnes, par exemple df['C'] = Ajout de plusieurs colonnes: je suggère d'utiliser le. reindex(columns=[... ]) méthode des pandas pour ajouter les nouvelles colonnes à l'index de colonne du dataframe. Cela fonctionne également pour ajouter plusieurs nouvelles lignes avec. Concaténations et jointures de dataframes. reindex(rows=[... ]). Notez que les versions plus récentes de Pandas (v>0.
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HowTo Python Pandas Howtos Comment ajouter une ligne à Pandas DataFrame Créé: April-24, 2020 | Mise à jour: January-23, 2022 La méthode [index] pour ajouter la ligne à Pandas dataframe avec des listes ajouter le dictionnaire comme ligne pour l'ajouter à la Pandas dataframe Méthode Dataframe pour ajouter une ligne Pandas est conçu pour charger une dataframe entièrement remplie. Nous pouvons ajouter des lignes une par une à frame. Cela peut être fait en utilisant différentes approches comme, dictionaries, () ou (). La méthode [index] pour ajouter la ligne à Pandas dataframe avec des listes loc[index] prendra la nouvelle liste comme une nouvelle ligne et l'ajoutera à l'index donné de frame. Considérons le code suivant: # python 3. Ajouter une nouvelle colonne aux DataFrame existants dans Pandas Python | Delft Stack. x import pandas as pd # List of Tuples fruit_list = [ ('Orange', 34, 'Yes')] #Create a DataFrame object df = Frame(fruit_list, columns = ['Name', 'Price', 'Stock']) #Add new ROW [1]=[ 'Mango', 4, 'No'] [2]=[ 'Apple', 14, 'Yes'] print(df) Production: Name Price Stock 0 Orange 34 Yes 1 Mango 4 No 2 Apple 14 Yes ajouter le dictionnaire comme ligne pour l'ajouter à la Pandas dataframe append() peut prendre la valeur d'un dictionnaire de paires clé-valeur directement comme une ligne et l'ajouter aux pandas dataframe.
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HowTo Python Pandas Howtos Ajouter une nouvelle colonne aux DataFrame existants dans Pandas Python Créé: June-20, 2020 | Mise à jour: June-25, 2020 Méthode d'opérateur [] pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas Méthode () pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas Méthode () pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas Méthode () pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas L'ajout d'une nouvelle colonne à DataFrame existant est utilisé très fréquemment lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données. Ajouter une colonne dataframe python 8. Par exemple, le DataFrame existant a des colonnes First, Last et age, et nous devons lui ajouter une nouvelle colonne city. Voici les différentes façons d'accomplir cette tâche. Méthode opérateur [] Méthode () méthode () Méthode () Nous utiliserons le même DataFrame dans les sections suivantes comme suit, import pandas as pd data = [ ['Ali', 'Azmat', '30'], ['Sharukh', 'Khan', '40'], ['Linus', 'Torvalds', '70']] df = Frame(data, columns=['First', 'Last', 'Age']) print(df) Production: First Last Age 0 Ali Azmat 30 1 Sharukh Khan 40 2 Linus Torvalds 70 Méthode d'opérateur [] pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas Nous pourrions utiliser l'opérateur [] pour ajouter une nouvelle colonne au DataFrame existant.
Ajouter Une Colonne Dataframe Python 8
join ( pd. DataFrame ( columns =[ 'column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3'])) 5) Utiliser un dict est une façon plus "naturelle" de créer le nouveau bloc de données que les deux précédents, mais les nouvelles colonnes seront triées par ordre alphabétique (au moins avant Python 3. 6 ou 3. 7): { 'column_new_1': np. nan, 'column_new_2': 'dogs', 'column_new_3': 3}, index = df. index)) 6) À utiliser () avec plusieurs arguments de colonne. J'aime beaucoup cette variante sur la réponse de @ zero, mais comme la précédente, les nouvelles colonnes seront toujours triées par ordre alphabétique, du moins avec les premières versions de Python: df = df. assign ( column_new_1 = np. nan, column_new_2 = 'dogs', column_new_3 = 3) 7) C'est intéressant (basé sur), mais je ne sais pas quand cela en vaudrait la peine: new_cols = [ 'column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3'] new_vals = [ np. nan, 'dogs', 3] df = df. reindex ( columns = df. Python - Ajouter une nouvelle colonne à dataframe en fonction du dictionnaire - Code Examples. columns. tolist () + new_cols) # add empty cols df [ new_cols] = new_vals # multi-column assignment works for existing cols 8) En fin de compte, il est difficile de battre trois missions distinctes: df [ 'column_new_1'] = np.
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HowTo Python Pandas Howtos Définir les colonnes comme un index dans Pandas DataFrame Créé: December-27, 2020 | Mise à jour: January-23, 2022 Utilisation de set_index() pour faire de la colonne l'index dans les Pandas DataFrame Utiliser le paramètre index_col dans read_excel ou read_csv pour définir une colonne comme index dans Pandas DataFrame Habituellement, dans une Pandas Dataframe, nous avons des numéros de série allant de 0 à la longueur de l'objet comme index par défaut. Ajouter une colonne dataframe python example. Nous pouvons également faire d'une colonne spécifique d'une dataframe son index. Pour cela, nous pouvons utiliser la fonction set_index() fournie dans Pandas, et nous pouvons également spécifier l'index de la colonne lors de l'importation d'une dataframe à partir d'un fichier Excel ou CSV. Utilisation de set_index() pour faire de la colonne l'index dans les Pandas DataFrame set_index() peut être appliqué à des listes, des séries, ou des cadres de données pour modifier leur index. Pour les Dataframes, set_index() peut aussi faire de multiples colonnes comme leur index.
La solution consiste donc soit à convertir cela en plusieurs affectations à une seule colonne, soit à créer un DataFrame approprié pour le côté droit. Voici plusieurs approches qui vont travailler: import numpy as np df = pd. DataFrame ({ 'col_1': [ 0, 1, 2, 3], 'col_2': [ 4, 5, 6, 7]}) Puis l'un des éléments suivants: 1) Trois affectations en une, en utilisant le déballage de liste: df [ 'column_new_1'], df [ 'column_new_2'], df [ 'column_new_3'] = [ np. nan, 'dogs', 3] 2) DataFrame développe commodément une seule ligne pour correspondre à l'index, vous pouvez donc le faire: df [[ 'column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']] = pd. DataFrame ([[ np. nan, 'dogs', 3]], index = df. index) 3) Créez un bloc de données temporaire avec de nouvelles colonnes, puis combinez-le avec le bloc de données d'origine plus tard: df = pd. concat ( [ df, pd. DataFrame ( [[ np. nan, 'dogs', 3]], index = df. index, columns =[ 'column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3'])], axis = 1) 4) Similaire au précédent, mais en utilisant à la join place de concat (peut être moins efficace): df = df.