Pandas fügen leere Spalte hinzu

„Das„ Pandas “-Softwarepaket der Python -Programmiersprache erleichtert es einfach, Daten zu manipulieren und zu analysieren. Es bietet spezifische Methoden und Datenstrukturen für die Interaktion mit mathematischen Tabellen usw. In "Pandas" können wir leere Spalten einfügen. "Pandas" hat mehrere Techniken zum Einfügen leerer Spalten. In diesem Leitfaden werden wir uns einige „Pandas“ -Techniken ansehen, um leere Spalten tief ausführlich einzuführen. Wir werden hier auch mehrere Beispiele demonstrieren, in denen wir eine leere Spalte in „Pandas“ einfügen,. Wir werden auch die Screenshots von Ausgängen sowie den Screenshot des Codes in diesem Handbuch bereitstellen. Es wird Ihnen also sehr helfen.”

Beispiel 01

Sehen wir uns zunächst unser erstes Code an, das auf der Spyder -Software durchgeführt wird, die für Python- und Pandas -Codes am besten geeignet ist. Wir importieren zunächst das „Numpy as NP“ in diese „Spyder“ -Software nach dem Öffnen. Python wird angewiesen, die Numpy -Bibliothek über die Numpy -Komponente des Codes in Ihren aktuellen Code zu importieren. Die Codes als NP -Abschnitt weisen Python an, Numpy die Abkürzung von „NP“ zuzuweisen,. Wenn Sie den Funktionsnamen „NP“ anstelle von Numpy eingeben, können Sie Numpy -Funktionen verwenden. Wir „importieren“ auch den „Panda als PD“, also werden wir auf die Funktion „Pandas“ zugreifen, indem wir einfach „PD“ anstelle von „Pandas“ einlegen, anstatt „Pandas“ einzulegen.

Wir definieren den unten stehenden Datenrahmen, indem wir diesem Datenrahmen den Namen „Info“ geben. Wir verwenden hier „PD“, um auf die Funktion „Pandas“ zugreifen zu können. Der "DataFrame" wird die Informationen in tabellarischer Form rendern. In diesem Datenrahmen gibt es zwei Spalten, die wir hier mit dem Namen "FirstName" und dem zweiten mit dem Namen "Alter" erstellt haben, mit dem Namen "Alter". Die Kolumne "FirstName" enthält "Virat", "Verbündete", "Daniel", "Jack" und "Charles". Die andere Spalte, "Alter", enthält "21", "22", "23", "24" und "20". Wir verwenden "Drucken", damit die Linie auf dem Konsolenbildschirm des "Spyder" -Tools rendert. Wir machen diesen Datenrahmen auch diesen "Info" -Datenrahmen am Ausgabeterminal. Wir haben noch keine leeren Spalten hinzugefügt. Jetzt fügen wir diesem Datenrahmen leere Spalten hinzu.

Wir verwenden den „[]“ -Operator zum Hinzufügen einer leeren Spalte hier. Wir setzen den Namen des Datenrahmens und platzieren dann den "[]" und den Namen der Spalte in dieses "[]" ein, "[]". Hier können Sie suchen, dass „Info“ der Name des Datenrahmens ist, und „Geschlecht“ ist der Name der neuen Spalte, die wir hier hinzufügen, und dies ist die leere Spalte. Danach fügten wir eine weitere Spalte mit dem Namen "Abteilung" hinzu und setzen „NP. nan ”hier. Jetzt zeigen wir diese „Info“ mit leeren Spalten auf dem Ausgangsbildschirm an, indem wir die Funktion "print ()" in "pandas" konsumieren.

Wir erhalten das Ergebnis, indem wir auf die Schaltfläche "Ausführen" der "Spyder" -Software klicken. Es rendert tabellarische Daten und es gibt nur zwei Spalten im ersten Datenfarm. Die leere Spalte wird im nächsten Datenrahmen gerendert. In den Spalten „Geschlechts“ gibt es keinen Wert, und auch die Spalte „Abteilung“ ist die leere Spalte.

Beispiel 02

Wir verwenden den obigen Code hier, aktualisieren es aber ein wenig, indem wir eine neue Methode zum Hinzufügen leerer Spalten hier hinzufügen. Das "info1" ist diesmal der Datenrahmen und hat den "info1" verwendet.Reindedex () ”Methode hier zum Einsetzen einer leeren Spalte. Sie können die Spaltenbezeichnungen und Zeilenindizes mit der Reindedex () -Technik ändern. Falls der neue Index und der vorherige Index nicht gleich sind, werden die Werte auf NAN eingestellt. Wir haben hier zwei Spalten mit dem Namen "Geschlecht" und "Rollnummer" hinzugefügt und haben keinen Wert an diese Spalten übergeben. Automatisch generiert es hier "Nan". Wir verbrauchen hier erneut die Anweisung "print ()", um diesen neuen Datenrahmen zu rendern.

Schauen Sie sich die folgende Ausgabe an. Es macht "nan", was nicht eine Zahl bedeutet, daher enthalten diese beiden Spalten, "Geschlecht" und "Rollnummer" keine Zahlen oder Werte. Dies sind leere Spalten.

Beispiel 03

Mit dem Schlüsselwort "importieren" als "PD" -Objekt haben wir das Panda -Paket importiert. Dies wird im Code verwendet, um den Datenrahmen zu initialisieren. Mit der Funktion „DataFrame ()“ im Objekt „PD“, um auf den neuen Datenrahmen „Pandas“ zuzugreifen, haben wir eine neue Variable mit dem Namen "Element" eingeführt. Um einen Datenrahmen mit einem tabellarischen Format zu erstellen, verwenden wir die Funktion DataFrame () -Funktion. Die Spalten werden als "Elemente" und "Menge" bezeichnet. In der Spalte "Gegenstände" haben wir "Milch", "Saft", "Dish Wash", "Handwäsche" und "Pralinen" eingefügt. In der Spalte „Menge“ setzen wir einige Zahlen wie "3", "2", "5", "8" bzw. "20" ein.

Rendern Sie diesen Datenrahmen dieses "Element" -Datenrahmens auch auf die gleiche Weise wie in unseren vorherigen Codes, die wir erläutert haben. Wir setzen die Funktion „Insert ()“ hier zum Hinzufügen der leeren Spalte zum DataFrame. Wir setzen zuerst die Position der Spalte ein, in der diese Spalte hinzugefügt werden soll. Wir wählen "1" für die Spalte mit dem Namen "Preis" aus und fügen dann auch eine weitere leere Spalte mit derselben Methode hinzu. Diesmal ist der Name der Spalte "Rabatt" und sie wird an der Position "3" platziert. Hier haben wir zwei leere Spalten in den vorhandenen Datenrahmen "Element" eingefügt, und dann erhalten wir diesen aktualisierten Datenrahmen und rendern sie auf dem Terminal. Das "print ()" "ist hier zum Rendern dieses Datenrahmens hier.

Der erste Datenrahmen wird hier angezeigt und enthält nur zwei Spalten, und es gibt noch keine leere Spalte in diesem Datenrahmen. Danach zeigt der aktualisierte DataFrame vier Spalten an und enthält zwei leere Spalten darin.

Beispiel 04

Dies ist unser letztes Beispiel für diesen Leitfaden, in dem wir eine leere Spalte hinzufügen werden. Wir haben das Panda -Paket mit dem Import "Pandas als PD" importiert. Wir haben eine neue Variable mit dem Namen "Ergebnis" hinzugefügt und den neuen "Pandas" -Datenrahmen erhalten, der die Methode "DataFrame ()" auf der "PD" verbraucht, auf der "PD" konsumiert werden. Wir verwenden die DataFrame () -Methode, um einen Datenrahmen mit einem tabellarischen Layout zu erstellen. Die "Gegenstände" und "Schreibwaren" haben diese Spaltennamen. Wir haben "Seife", "Sponch", "Pinsel", "Zahnpaste" und "Eier" zum Abschnitt "Gegenstände" hinzugefügt. Wir setzen die stationären Gegenstände wie "Bleistift", "Stift", "Gummi", "Papier" und "Marker" in der Spalte "stationär" ein.

Dann haben wir die Funktion „print ()“, um die angegebenen Daten auf dem Bildschirm und auch den DataFrame zu demonstrieren. Anschließend fügen wir die leere Spalte mit dem Namen "leere_column" hinzu. Wir haben diesen Namen in die Quadratklammern gesetzt und hier auch den neuen Datenrahmen gedruckt.

Es gibt nur zwei Spalten im ersten Datenrahmen, die hier angezeigt werden, und es sind noch keine leeren Spalten vorhanden. Der überarbeitete DataFrame enthält nun eine leere Spalte, und drei Spalten sind sichtbar, nachdem dieses "leere_column" hinzugefügt wird.

Abschluss

Der Zweck dieses Leitfaden. Um es Ihnen einfach zu machen, „die leere Spalte hinzuzufügen“, haben wir bei der Beschreibung dieses Konzepts beträchtliche detailliert. Es wurden vier verschiedene Beispiele für das Hinzufügen leerer Spalten in Pandas beschrieben. Hier verwenden wir alle Techniken, die zum Hinzufügen einer leeren Spalte in „Pandas“ verwendet werden, und gehen in eine großartige Tiefe um jeden einzelnen. Wir haben mehrere Fälle in diesem Leitfaden untersucht und jede Codezeile ausführlich durchlaufen. Wir haben die Ausgabe für jeden Code hier zusammen mit den Codes gegeben. Ich glaube, Sie werden dieses Konzept verstehen, nachdem Sie diesen Leitfaden gründlich gelesen haben.