Comment ajouter une nouvelle colonne à DataFrame existant avec une valeur par défaut dans Pandas
-
pandas.DataFrame.assign()
pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas DataFrame - Accédez à la nouvelle colonne pour la définir avec une valeur par défaut
-
pandas.DataFrame.insert()
pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas DataFrame
Nous pourrions utiliser les méthodes assign()
et insert()
des objets DataFrame
pour ajouter une nouvelle colonne au DataFrame existant avec des valeurs par défaut. Nous pouvons également attribuer directement une valeur par défaut à la colonne de DataFrame à créer.
Nous utiliserons le DataFrame ci-dessous comme exemple dans les sections suivantes.
import pandas as pd
dates = ["April-10", "April-11", "April-12", "April-13"]
fruits = ["Apple", "Papaya", "Banana", "Mango"]
prices = [3, 1, 2, 4]
df = pd.DataFrame({"Date": dates, "Fruit": fruits, "Price": prices})
print(df)
Production:
Date Fruit Price
0 April-10 Apple 3
1 April-11 Papaya 1
2 April-12 Banana 2
3 April-13 Mango 4
pandas.DataFrame.assign()
pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas DataFrame
Nous pouvons utiliser la méthode pandas.DataFrame.assign()
pour ajouter une nouvelle colonne à le DataFrame existant et attribuez la colonne DataFrame
nouvellement créée avec des valeurs par défaut.
import pandas as pd
dates = ["April-10", "April-11", "April-12", "April-13"]
fruits = ["Apple", "Papaya", "Banana", "Mango"]
prices = [3, 1, 2, 4]
df = pd.DataFrame({"Date": dates, "Fruit": fruits, "Price": prices})
new_df = df.assign(Profit=6)
print(new_df)
Production:
Date Fruit Price Profit
0 April-10 Apple 3 6
1 April-11 Papaya 1 6
2 April-12 Banana 2 6
3 April-13 Mango 4 6
Le code crée une nouvelle colonne Profit
dans le DataFrame et définit les valeurs de la colonne entière à 6
.
Accédez à la nouvelle colonne pour la définir avec une valeur par défaut
Nous pouvons utiliser l’indexation DataFrame pour créer une nouvelle colonne dans DataFrame et la définir sur des valeurs par défaut.
Syntaxe:
df[col_name] = value
Il crée une nouvelle colonne col_name
dans DataFrame df
et définit la valeur par défaut pour la colonne entière sur value
.
import pandas as pd
dates = ["April-10", "April-11", "April-12", "April-13"]
fruits = ["Apple", "Papaya", "Banana", "Mango"]
prices = [3, 1, 2, 4]
df = pd.DataFrame({"Date": dates, "Fruit": fruits, "Price": prices})
df["Profit"] = 5
print(df)
Production:
Date Fruit Price Profit
0 April-10 Apple 3 5
1 April-11 Papaya 1 5
2 April-12 Banana 2 5
3 April-13 Mango 4 5
pandas.DataFrame.insert()
pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas DataFrame
pandas.DataFrame.insert()
nous permet d’insérer une colonne dans un DataFrame à emplacement spécifié.
Syntaxe:
DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)
Il crée une nouvelle colonne avec le nom colonne
à l’emplacement loc
avec la valeur par défaut value
. allow_duplicates=False
garantit qu’il n’y a qu’une seule colonne avec le nom column
dans le dataFrame.
import pandas as pd
dates = ["April-10", "April-11", "April-12", "April-13"]
fruits = ["Apple", "Papaya", "Banana", "Mango"]
prices = [3, 1, 2, 4]
df = pd.DataFrame({"Date": dates, "Fruit": fruits, "Price": prices})
df.insert(2, "profit", 4, allow_duplicates=False)
print(df)
Production:
Date Fruit profit Price
0 April-10 Apple 4 3
1 April-11 Papaya 4 1
2 April-12 Banana 4 2
3 April-13 Mango 4 4
Ici, une colonne avec le nom profit
est insérée à l’index 2
avec la valeur par défaut 4
.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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