Colonne d'insertion pandas

Les pandas simplifient de nombreuses tâches fastidieuses et longues associées au travail avec les données. Les colonnes de la dataframe peuvent également être ajustées, ainsi que la source de données. Il existe quatre façons d'ajouter une colonne à un dataframe dans Pandas, mais dans cet article, nous utilisons la fonction de colonne Pandas «INSERT ()».

Trame de données.insérer()

En utilisant la méthode DataFrame «INSERT ()», vous pouvez ajouter des colonnes entre les colonnes actuelles plutôt que de les ajouter au bas du Pandas DataFrame. Il nous permet d'ajouter une colonne partout où nous choisissons plutôt que simplement à la conclusion. De plus, il offre de nombreuses façons d'ajouter les valeurs des colonnes. Lorsque vous ajoutez une colonne à une position ou un index spécifié, la fonction Pandas «insert ()» est utile.

Syntaxe

pandas.Trame de données.insérer (position, «colonne», [valeurs…])

Paramètres

1. «Position» est le premier paramètre qui fait référence à la position de l'index de la colonne où la colonne doit être insérée.
2. «Colonne» est le nouveau nom de colonne
3. Les valeurs sont placées dans une liste et insérées dans la colonne.

Exemple 1

Dans cet exemple, nous avons une dataframe nommée «choses» qui contient les colonnes «nom» et «statut acheté».

Ajoutons une nouvelle colonne nommée «Cost» avec des valeurs.

importer des pandas
choses = pandas.DataFrame ('Name': ['Solar Dish', 'Glopes', 'Oil'],
«Statut acheté»: [1,0,0])
Imprimer (choses)
# INSERT COLUME 'COST' à la DataFrame ci-dessus à Index-2
choses.insérer (2, "coût", [890.0,98.0,67.91])
imprimer()
Imprimer (choses)

Sortir

Nom Statut acheté
0 Plat solaire 1
1 lunettes 0
2 huile 0
Nom Coût d'état acheté
0 Plat solaire 1 890.00
1 lunettes 0 98.00
2 huile 0 67.91

Explication

Nous avons spécifié la position comme 2 dans la fonction insert (). Ainsi, le «coût» de la colonne est inséré en troisième position (index - 2). Enfin, les colonnes sont [«nom», «statut acheté», «coût»].

Exemple 2

Ajoutons une nouvelle colonne nommée «Review» avec des valeurs de type chaîne en position 1.

importer des pandas
choses = pandas.DataFrame ('Name': ['Solar Dish', 'Glopes', 'Oil'],
«Statut acheté»: [1,0,0])
Imprimer (choses)
# INSERT COLUME 'REVISE' DANS LA COLON
choses.insérer (1, "examen", ["bon", "mauvais", "bon"])
imprimer()
Imprimer (choses)

Sortir

Nom Statut acheté
0 Plat solaire 1
1 lunettes 0
2 huile 0
Nom Review Status acheté
0 Plat solaire bon 1
1 verres mauvais 0
2 huile bonne 0

Explication

Nous avons spécifié la position comme 1 dans la fonction insert (). La colonne «revue» est donc insérée en deuxième position (index-1). Enfin, les colonnes sont [«nom», «examen», «statut acheté»].

Exemple 3

Créez un dataframe nommé ordres avec 2 colonnes et insérez 2 colonnes à index-1 une par une.

importer des pandas
ordres = pandas.DataFrame ('id': [1,2,3,4,5],
'name': ['o1', 'o2', 'o3', 'o4', 'o5'])
Imprimer (commandes)
# Insérez la colonne 'Company' à la dataframe ci-dessus à l'index-1.
ordres.insert (1, "Company", ["comp-1", "comp-2", "comp-3", "comp-4", "comp-5"])
imprimer()
Imprimer (commandes)
# INSERT COLUME 'Sales' à la DataFrame ci-dessus à Index-1.
ordres.insérer (1, "ventes", [10,20,30,56,78]))
imprimer()
Imprimer (commandes)

Sortir

nom d'identité
0 1 o1
1 2 O2
2 3 O3
3 4 o4
4 5 o5
ID Nom de l'entreprise
0 1 Comp-1 O1
1 2 Comp-2 O2
2 3 Comp-3 O3
3 4 Comp-4 O4
4 5 Comp-5 O5
Nom de l'entreprise de vente d'identité
0 1 10 Comp-1 O1
1 2 20 Comp-2 O2
2 3 30 Comp-3 O3
3 4 56 Comp-4 O4
4 5 78 Comp-5 O5

Explication

Tout d'abord, l'ordre des colonnes est [id, nom].

Après avoir ajouté une «entreprise» à la position 1, les colonnes sont [ID.Nom de l'entreprise].

Après avoir ajouté des «ventes» à la position 1, les colonnes sont [ID.Ventes, entreprise, nom].

Conclusion

Une analyse et un opération de mise à jour de données couramment utilisés ajoutent des colonnes à DataFrame. Pandas vous offre de nombreuses options pour accomplir la tâche en offrant quatre méthodes différentes. Cependant, dans notre article, nous n'utilisons qu'une seule technique, qui est la colonne Pandas «insert ()». Nous avons discuté de trois exemples différents d'insertion de la colonne dans un dataframe existant.