“Python은 숫자 및 시계열 데이터를 처리하기 위한 광범위한 데이터 구조와 연산을 제공합니다. Pandas에서 생성하거나 가져온 DataFrame은 다양한 용도로 사용할 수 있습니다. 데이터 프레임의 열도 데이터 소스와 함께 조정할 수 있습니다. Pandas는 데이터 작업과 관련된 지루하고 시간 소모적인 많은 작업을 간단하게 만듭니다. Pandas에서 DataFrame에 컬럼을 추가하는 방법은 4가지가 있는데, 이 글에서는 panda의 컬럼 'insert()' 함수를 사용하고 있습니다.
Pandas에서 dataFrame을 빌드하거나 로드하면 달성할 수 있는 다양한 일이 있습니다. 예를 들어 데이터 프레임의 열을 변경하여 데이터를 계속 조작할 수 있습니다. 다음으로 데이터 프레임에 열을 포함하는 방법을 이해해야 합니다. 데이터의 대부분이 한 데이터 공급자에서 제공되지만 일부 데이터는 다른 공급자에서 오는 경우입니다. Pandas dataFrame에 열을 쉽게 추가할 수 있습니다.”
Pandas insert() 메서드
데이터 프레임의 마지막 열은 다른 함수에 의해 생성됩니다. DataFrame 'insert()' 메서드를 활용하면 pandas DataFrame의 맨 아래에 추가하지 않고 현재 열 사이에 열을 추가할 수 있습니다. 단순히 결론이 아닌 원하는 위치에 열을 추가할 수 있는 옵션을 제공합니다. 또한 열에 대한 값을 추가하는 여러 가지 방법을 제공합니다. 특정 위치나 인덱스에 컬럼을 추가해야 하는 경우 pandas의 'insert()' 함수가 유용합니다.
Pandas insert() 열의 구문
예제 1: Pandas insert() 메서드를 사용하여 데이터 프레임에 열 삽입
기사의 첫 번째 예부터 시작하여 데이터 프레임에 열을 삽입하는 방법을 설명합니다. 'spyder' 도구를 사용하여 이 코드를 증명할 수 있습니다. 먼저 '코스'라는 데이터 프레임을 생성합니다. 이 데이터 프레임에는 'course_title'과 'fee'라는 두 개의 열이 있습니다. 'course_title' 열에는 'python', 'java', 'object_oriented' 및 'PHP' 과정 목록이 있습니다. 두 번째 열 '요금'에는 '30000', '25000', '15000' 및 '22000'인 코스 요금 목록이 있습니다. 'pd. 데이터프레임”.
다음으로 pandas 'insert() 열'인 코드의 주요 기능에 대해 알아보겠습니다. 데이터 프레임에 새 목록을 포함하는 것이 효율적인 방법입니다. 삽입 방법을 사용하여 지정된 위치에 새 열을 추가할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 데이터 프레임에 열을 수동으로 추가할 수도 있지만 적응성이 떨어집니다.
전체 삽입은 프로세스 중에 소스 DataFrame이 직접 업데이트되고 새 DataFrame이 생성되지 않음을 의미합니다. 이 경우 'insert()' 함수를 사용하여 'Time_duration'이라는 이름으로 데이터 프레임에 새 열을 추가했습니다. 이 열에 있는 값 목록은 '6_months', '3_months', '3months' 및 '6_months'입니다. 아래 프로그램에서 인덱스가 '2'로 정의된 'Time_duration' 열이 있습니다. 인덱스가 지정되었으므로 DataFrame에는 0에서 시작하여 단계적으로 증가하는 범위가 지정되므로 이 열이 데이터 프레임의 세 번째 열로 표시됩니다. DataFrame은 'pd.insert()' 함수를 사용하여 'Time _duration'이라는 새 열을 추가합니다.
이제 위의 프로그램 출력에 대해 논의해 보겠습니다. 출력에는 3개의 열이 있는 데이터 프레임이 표시됩니다. 데이터 프레임의 끝에 추가 열이 추가됩니다. 'pd.DataFrame.insert()' 메소드를 사용하면 pandas DataFrame의 끝에 열을 추가하는 대신 다른 열 사이에 열을 추가할 수 있습니다. 'Time_ duration'은 '삽입'을 사용하여 추가한 새 열입니다. 기능. 위치 '2'는 위치가 0에서 시작하므로 DataFrame의 세 번째 열을 나타냅니다. 열은 데이터 프레임의 마지막 위치에 추가됩니다.
예 2: Pandas insert() 함수를 사용하여 데이터 프레임에 열 추가
'insert()' 메서드를 사용하여 데이터 프레임에 새 열을 추가합니다. 팬더 끝에 추가 열을 추가하는 대신 기존 열 사이에 삽입할 수 있습니다. 이전 예시와 유사한 데이터 프레임을 생성하기 위해 3개의 열을 가져와서 값을 할당했습니다. 첫 번째 열인 '이름'에는 'Emma', 'Ella',' Smith' 및 'Maxwell'이 포함된 이름 목록이 있습니다. 두 번째 열 '나이'에는 값 목록이 '29', '36', '39' 및 '33'이 있습니다.
그런 다음 'DataFrame'문을 인쇄합니다. '데이터 프레임' 문 아래에 데이터 프레임을 표시합니다. 'insert()' 함수를 사용하여 Pandas 데이터 프레임에 대한 열을 하나 더 만들고 있습니다. 주어진 데이터 세트에 새 열로 추가할 수 있도록 목록을 만들어야 합니다. pandas DataFrame의 'assign()' 메서드를 사용하여 더 많은 열을 추가할 수도 있습니다. 'df.h'를 사용하여 새 열을 삽입하고 있습니다. 끼워 넣다'. '성별'이라는 추가 열에는 성별이 '남성' 또는 '여성'으로 표시됩니다.
'New Dataframe'이라는 또 다른 명령문을 인쇄해 보겠습니다. 이제 'pd. insert()” 함수. 'insert()' 함수를 사용하여 유사한 이름의 열을 추가할 수 없습니다. 데이터 프레임에 열이 이미 있는 경우 기본적으로 값 오류가 발생합니다.
이 출력에서는 'insert()' 함수를 사용하여 만든 열이 데이터 프레임에 추가됩니다. 출력은 두 개의 데이터 프레임을 표시합니다. 첫 번째 dataFrame은 '이름'과 '나이'라는 두 개의 열이 있는 'pd.data frame'을 사용하여 생성되었습니다. 'insert()' 함수를 사용하여 추가한 새 열 'gender'는 아래 표시된 두 번째 데이터 프레임에 표시됩니다. 이 데이터 프레임은 일부 데이터가 포함된 세 개의 열이 있음을 보여줍니다. 인덱스의 크기는 '2'이며, 이는 '0에서 3'까지의 항목이 있음을 의미합니다. 이 데이터 프레임에 할당한 새 열의 인덱스 위치는 '3'입니다.
결론
일반적으로 사용되는 데이터 분석 및 업데이트 작업은 DataFrame에 열을 추가하는 것입니다. 그러나 Pandas는 네 가지 다른 방법을 제공하여 작업을 완료하기 위한 다양한 옵션을 제공합니다. 그러나 우리 기사에서는 panadas 'insert()' 열인 하나의 기술만 사용합니다. 새 열로 DataFrame을 확장할 때 가장 어려운 부분 중 하나는 인덱싱입니다. 두 가지 예를 빠르게 설명하겠습니다. 먼저 과정이라는 제목의 데이터 프레임을 만들고 '과정 제목' 및 '요금' 열을 추가하고 이 열에 값을 할당했습니다. 'insert()' 함수를 사용하여 인덱스에서 '2'라는 위치를 나타내는 동일한 데이터 프레임에 새 열을 추가합니다. 두 번째 예에서는 두 개의 dataFrames가 표시됩니다. 두 개의 열을 만들고 첫 번째 데이터 프레임에 일부 값을 나열했습니다. 그런 다음 insert() 함수를 사용하여 'Gender'라는 데이터 프레임에 새 열을 삽입했으며 인덱스에서도 '2'로 배치되었습니다. 이제 위의 두 번째 예와 같이 테이블을 다시 표시했습니다.
위의 기술을 마스터하면 DataFrame에 새 열을 쉽게 추가할 수 있습니다.