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

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

# 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)>

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)>

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。