Pandas Criar Coluna com Base em Outras Colunas
- Criar novas colunas no DataFrame Pandas com base nos valores de outras colunas utilizando a operação Element-Wise
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Criar novas colunas no DataFrame Pandas com base nos valores de outras colunas utilizando o
DataFrame.apply()Método
Este tutorial irá introduzir como podemos criar novas colunas em Pandas DataFrame com base nos valores de outras colunas no DataFrame, aplicando uma função a cada elemento de uma coluna ou utilizando o método DataFrame.apply().
import pandas as pd
items_df = pd.DataFrame(
{
"Id": [302, 504, 708, 103, 343, 565],
"Name": ["Watch", "Camera", "Phone", "Shoes", "Laptop", "Bed"],
"Cost": [300, 400, 350, 100, 1000, 400],
"Discount(%)": [10, 15, 5, 0, 2, 7],
}
)
print(items_df)
Resultado:
Id Name Cost Discount(%)
0 302 Watch 300 10
1 504 Camera 400 15
2 708 Phone 350 5
3 103 Shoes 100 0
4 343 Laptop 1000 2
5 565 Bed 400 7
Utilizaremos o DataFrame apresentado acima no trecho de código para demonstrar como podemos criar novas colunas em Pandas DataFrame com base nos valores de outras colunas no DataFrame.
Criar novas colunas no DataFrame Pandas com base nos valores de outras colunas utilizando a operação Element-Wise
import pandas as pd
items_df = pd.DataFrame(
{
"Id": [302, 504, 708, 103, 343, 565],
"Name": ["Watch", "Camera", "Phone", "Shoes", "Laptop", "Bed"],
"Actual Price": [300, 400, 350, 100, 1000, 400],
"Discount(%)": [10, 15, 5, 0, 2, 7],
}
)
print("Initial DataFrame:")
print(items_df, "\n")
items_df["Final Price"] = items_df["Actual Price"] - (
(items_df["Discount(%)"] / 100) * items_df["Actual Price"]
)
print("DataFrame after addition of new column")
print(items_df, "\n")
Resultado:
Initial DataFrame:
Id Name Actual Price Discount(%)
0 302 Watch 300 10
1 504 Camera 400 15
2 708 Phone 350 5
3 103 Shoes 100 0
4 343 Laptop 1000 2
5 565 Bed 400 7
DataFrame after addition of new column
Id Name Actual Price Discount(%) Final Price
0 302 Watch 300 10 270.0
1 504 Camera 400 15 340.0
2 708 Phone 350 5 332.5
3 103 Shoes 100 0 100.0
4 343 Laptop 1000 2 980.0
5 565 Bed 400 7 372.0
Calcula o preço final de cada produto, subtraindo o valor do montante do desconto da coluna Actual Price na DataFrame. Depois atribui a Series dos valores do preço final à coluna Actual Price da DataFrame items_df.
Criar novas colunas no DataFrame Pandas com base nos valores de outras colunas utilizando o DataFrame.apply() Método
import pandas as pd
items_df = pd.DataFrame(
{
"Id": [302, 504, 708, 103, 343, 565],
"Name": ["Watch", "Camera", "Phone", "Shoes", "Laptop", "Bed"],
"Actual_Price": [300, 400, 350, 100, 1000, 400],
"Discount_Percentage": [10, 15, 5, 0, 2, 7],
}
)
print("Initial DataFrame:")
print(items_df, "\n")
items_df["Final Price"] = items_df.apply(
lambda row: row.Actual_Price - ((row.Discount_Percentage / 100) * row.Actual_Price),
axis=1,
)
print("DataFrame after addition of new column")
print(items_df, "\n")
Resultado:
Initial DataFrame:
Id Name Actual_Price Discount_Percentage
0 302 Watch 300 10
1 504 Camera 400 15
2 708 Phone 350 5
3 103 Shoes 100 0
4 343 Laptop 1000 2
5 565 Bed 400 7
DataFrame after addition of new column
Id Name Actual_Price Discount_Percentage Final Price
0 302 Watch 300 10 270.0
1 504 Camera 400 15 340.0
2 708 Phone 350 5 332.5
3 103 Shoes 100 0 100.0
4 343 Laptop 1000 2 980.0
5 565 Bed 400 7 372.0
Aplica a função lambda definida no método apply() a cada linha da DataFrame items_df e finalmente atribui a série de resultados à coluna Final Price da DataFrame items_df.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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