Dans cet article, nous verrons comment ajouter une colonne à partir d'un autre DataFrame dans Pandas. Méthode 1: Utilisation de join()
En utilisant cette approche, la colonne à ajouter à la deuxième trame de données est d'abord extraite de la première en utilisant son nom. Ici, la colonne extraite a été affectée à une variable. Syntaxe: dataframe1[« nom_de_la_colonne »]
Après l'extraction, la colonne doit être simplement ajoutée à la deuxième trame de données à l'aide de la fonction join(). Syntaxe: (« nom_variable »)
Cette fonction doit être appelée en référence à la trame de données dans laquelle la colonne doit être ajoutée et le nom de la variable qui stocke le nom de la colonne extraite doit lui être transmis en tant qu'argument. Ajouter une colonne dataframe python c. En conséquence, la colonne sera ajoutée à la fin de la deuxième trame de données avec le même nom que dans la trame de données précédente.
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Ajouter Une Colonne Dataframe Python 1
Le langage Python permet, comme la plupart des langages de programmation, de manipuler les fichiers. C'est une des fonctionnalités de base du langage. Le module "os" fournit toutes les fonctions nécessaires pour manipuler un fichier. Pour ouvrir un fichier, vous devez utiliser la fonction "open". Cette fonction accepte 2 paramètres. Ajouter une colonne dataframe python example. Le premier est le chemin vers le fichier à ouvrir et le deuxième est le mode d'ouverture. Les deux modes d'ouverture les plus utilisés sont le mode 'r' (le mode par défaut) qui signifie "read", pour "lecture", et le mode 'w', qui signifie "write" pour écrire. Comme leurs noms l'indiquent, le premier mode permet de parcourir un fichier pour en lire le contenu tandis que le deuxième va écrire dans le fichier, en écrasant les données qu'il contenait déjà. C'est ce deuxième mode qui permet de créer un fichier, car c'est son comportement s'il ne trouve pas le fichier que vous lui indiquez. Vous devez systématiquement penser à fermer le fichier une fois qu'il a été ouvert, avec la fonction "close()".
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Ajouter Une Colonne Dataframe Python C
Vous remarquerez peut-être que dans l'appel de fonction (), nous avons spécifié le paramètre inplace comme True. Le paramètre inplace est par défaut False et spécifie s'il faut renvoyer un nouveau pandas DataFrame ou non. Définir les colonnes comme un index dans Pandas DataFrame | Delft Stack. Le spécifier comme True signifie que l'appel de fonction ne retourne pas de nouveau DataFrame pandas mais modifie le DataFrame existant en place. Renommez les colonnes dans pandas DataFrame en utilisant la méthode t_axis() Une autre méthode pratique pour renommer les colonnes de pandas DataFrame. Nous devons spécifier la liste complète des colonnes lors de l'utilisation de cette méthode. import pandas as pd
t_axis(['Name', 'Age', 'Roll_no', 'Marks'],
axis='columns', inplace=True)
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Méthodes NumPy pour créer de nouvelles colonnes DataFrame basées sur une condition donnée dans Pandas Nous pouvons également utiliser les méthodes NumPy pour créer une colonne DataFrame basée sur des conditions données dans Pandas. Nous pouvons utiliser la méthode () et la méthode () à cette fin. Concaténations et jointures de dataframes. Méthode () () prend la condition comme entrée et renvoie les indices des éléments qui satisfont à la condition donnée. Nous pouvons utiliser cette méthode pour créer une colonne DataFrame basée sur des conditions données dans les Pandas lorsque nous n'avons qu'une seule condition. import pandas as pd
employees=['Hisila', 'Shristi', 'Zeppy', 'Alina', 'Jerry', 'Kevin']
salary=[200, 400, 300, 500, 600, 300]
df['Status'] = (df['Salary']>=400, 'Senior', 'Junior')
(condition, x, y) renvoie x si la condition est remplie, sinon y. Le code ci-dessus crée une nouvelle colonne Status dans df dont la valeur est Senior si la condition donnée est satisfaite, sinon la valeur est fixée à Junior. Méthode () () prend en entrée condition-list et choice-list et retourne un tableau construit à partir des éléments de la choice-list, en fonction des conditions.
Ajouter Une Colonne Dataframe Python Example
7. Au lieu de cela, j'ai trouvé cela fonctionne:
mydf = index(columns = (, ['newcol1', 'newcol2']).
Je vous remercie