คอลัมน์แทรก () หมีแพนด้า

“Python มีโครงสร้างข้อมูลและการดำเนินการที่หลากหลายสำหรับการจัดการข้อมูลตัวเลขและอนุกรมเวลา DataFrame ที่เราสร้างหรือนำเข้าใน Pandas สามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย คอลัมน์ในกรอบข้อมูลสามารถปรับได้พร้อมกับแหล่งข้อมูล Pandas ทำให้งานที่น่าเบื่อและใช้เวลานานซึ่งเกี่ยวข้องกับการทำงานกับข้อมูลเป็นเรื่องง่าย มีสี่วิธีในการเพิ่มคอลัมน์ลงใน DataFrame ใน Pandas แต่ในบทความนี้ เรากำลังใช้ฟังก์ชัน 'insert()' ของคอลัมน์แพนด้า

เมื่อเราสร้างหรือโหลด dataFrame ของเราใน Pandas แล้ว มีหลายสิ่งที่เราต้องการที่จะทำให้สำเร็จ ตัวอย่างเช่น เราอาจจัดการข้อมูลต่อไป โดยเปลี่ยนคอลัมน์ในกรอบข้อมูล ต่อไปเราต้องเข้าใจวิธีการรวมคอลัมน์ใน data frame หากข้อมูลส่วนใหญ่มาจากผู้ให้บริการข้อมูลรายหนึ่ง แต่ข้อมูลบางส่วนมาจากที่อื่น สามารถเพิ่มคอลัมน์ลงใน dataFrame ของ Pandas ได้อย่างง่ายดาย”

ใส่นุ่น () วิธีการ

คอลัมน์สุดท้ายของ data frame ถูกสร้างขึ้นโดยฟังก์ชันอื่น เมื่อใช้เมธอด DataFrame “insert()” คุณสามารถเพิ่มคอลัมน์ระหว่างคอลัมน์ปัจจุบัน แทนที่จะเพิ่มที่ด้านล่างของ DataFrame ของแพนด้า มันเสนอตัวเลือกให้เราเพิ่มคอลัมน์ได้ทุกที่ที่เราเลือก มากกว่าที่จะสรุปง่ายๆ นอกจากนี้ยังมีหลายวิธีในการเพิ่มค่าสำหรับคอลัมน์ เมื่อคุณต้องการเพิ่มคอลัมน์ในตำแหน่งหรือดัชนีที่ระบุ ฟังก์ชัน 'insert()' ของแพนด้าจะมีประโยชน์

ไวยากรณ์สำหรับแทรก Pandas () คอลัมน์

ตัวอย่างที่ 1: การแทรกคอลัมน์ลงใน Data Frame โดยใช้ Pandas insert() Method

เริ่มต้นด้วยตัวอย่างแรกของบทความ ซึ่งเราจะอธิบายวิธีแทรกคอลัมน์ลงในกรอบข้อมูล ด้วยการใช้เครื่องมือ 'สไปเดอร์' เราสามารถพิสูจน์โค้ดนี้ได้ ขั้นแรก เราสร้าง data frame ชื่อ 'course' เรามีสองคอลัมน์ใน data frame นี้ “course_title” และ “fee” ในคอลัมน์ 'course_title' เรามีรายชื่อหลักสูตร 'python', 'java', 'object_oriented' และ 'PHP' ในคอลัมน์ที่สอง 'ค่าธรรมเนียม' เรามีรายการค่าธรรมเนียมหลักสูตรซึ่งก็คือ '30000', '25000', '15000' และ '22000' การแสดง dataFrame ของเรา 'หลักสูตร' โดยใช้ 'pd. ดาต้าเฟรม”

ต่อไป เราจะพูดถึงฟังก์ชันหลักของโค้ด ซึ่งก็คือคอลัมน์ 'insert() ของแพนด้า' เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการรวมรายการใหม่ในกรอบข้อมูล คุณสามารถเพิ่มคอลัมน์ใหม่ในจุดที่ระบุโดยใช้วิธีการแทรก วิธีนี้ยังช่วยให้สามารถเพิ่มคอลัมน์ลงใน data frame แบบแมนนวลได้ แต่มีการปรับตัวน้อยกว่า

ตลอดการแทรกหมายความว่า DataFrame ต้นทางได้รับการอัปเดตโดยตรงในระหว่างกระบวนการ และไม่มีการสร้าง DataFrame ใหม่ ในกรณีนี้ เราได้เพิ่มคอลัมน์ใหม่ลงใน data frame ของเราด้วยชื่อ 'Time_duration' โดยใช้ฟังก์ชัน 'insert()' รายการค่าที่เรามีในคอลัมน์นี้คือ “6_months”, “3_months”, “3months” และ “6_months” เรามีคอลัมน์ 'Time_duration' พร้อมดัชนีที่กำหนดเป็น '2' ในโปรแกรมด้านล่าง เนื่องจากดัชนีที่ระบุ DataFrame จะได้รับช่วงที่เริ่มต้นที่ 0 และเพิ่มขึ้นเป็นขั้นๆ ซึ่งหมายความว่าคอลัมน์นี้จะแสดงเป็นคอลัมน์ที่สามในกรอบข้อมูล DataFrame เพิ่มคอลัมน์ใหม่ชื่อ 'Time _duration' โดยใช้ฟังก์ชัน 'pd.insert()'

และตอนนี้ เรามาพูดถึงผลลัพธ์ของโปรแกรมจากด้านบนกัน ผลลัพธ์แสดง data frame ที่มีสามคอลัมน์ คอลัมน์เพิ่มเติมจะถูกเพิ่มที่ส่วนท้ายของ data frame เมื่อใช้เมธอด “pd.DataFrame.insert()” คุณสามารถเพิ่มคอลัมน์ในคอลัมน์อื่นๆ แทนการเพิ่มที่ส่วนท้ายของ DataFrame ของแพนด้าได้” ระยะเวลาของ Time_ คือคอลัมน์ใหม่ที่เราเพิ่มโดยใช้ “inserting” การทำงาน. ตำแหน่ง “2” หมายถึงคอลัมน์ที่สามใน DataFrame เนื่องจากตำแหน่งเริ่มต้นที่ 0 คอลัมน์จะถูกเพิ่มไปยังตำแหน่งสุดท้ายในกรอบข้อมูล

ตัวอย่างที่ 2:  การเพิ่มคอลัมน์ลงใน Data Frame โดยใช้ฟังก์ชัน Pandas insert()

เราจะใช้เมธอด 'insert()' เพื่อเพิ่มคอลัมน์ใหม่ลงใน data frame แทนที่จะเพิ่มคอลัมน์ที่ส่วนท้ายของแพนด้า คุณสามารถแทรกคอลัมน์เหล่านี้ระหว่างคอลัมน์ที่มีอยู่ได้ ในการสร้าง data frame ที่คล้ายกับตัวอย่างก่อนหน้านี้ เราได้รวบรวมสามคอลัมน์และกำหนดค่าให้กับพวกมัน ในคอลัมน์แรก 'ชื่อ' เรามีรายชื่อซึ่งรวมถึง 'เอ็มม่า' 'เอลล่า' 'สมิธ' และ 'แมกซ์เวลล์' ในคอลัมน์ที่สอง 'อายุ' รายการค่าที่เรามี '29', '36', '39' และ '33'

หลังจากนั้น เรากำลังพิมพ์คำสั่ง “DataFrame” เราจะแสดง data frame ใต้คำสั่ง 'data frame' เรากำลังสร้างอีกหนึ่งคอลัมน์สำหรับกรอบข้อมูล Pandas โดยใช้ฟังก์ชัน 'insert()' ต้องสร้างรายการเพื่อให้สามารถเพิ่มเป็นคอลัมน์ใหม่ในชุดข้อมูลที่เรากำหนดได้ อาจใช้วิธี 'assign()' ของ DataFrame แพนด้าเพื่อเพิ่มคอลัมน์เพิ่มเติม เรากำลังแทรกคอลัมน์ใหม่โดยใช้ 'df. แทรก'. คอลัมน์เพิ่มเติมชื่อ 'เพศ' แสดงเพศเป็น 'ชาย' หรือ 'หญิง'

ให้เราพิมพ์คำสั่งอื่น 'New Dataframe' กรอบข้อมูลใหม่จะถูกนำเสนอด้านล่างคำสั่ง 'New Dataframe' ซึ่งมีคอลัมน์เพิ่มเติมที่เราเพิ่มด้วย 'pd ฟังก์ชันแทรก ()” ไม่สามารถเพิ่มคอลัมน์ที่มีชื่อคล้ายกันได้โดยใช้ฟังก์ชัน “insert()” ในกรณีที่มีคอลัมน์อยู่แล้วใน Data Frame ข้อผิดพลาดของค่าจะถูกโยนทิ้งโดยปริยาย

ในผลลัพธ์นี้ คอลัมน์ที่เราสร้างโดยใช้ฟังก์ชัน 'insert()' จะถูกเพิ่มลงใน data frame เอาต์พุตแสดงเฟรมข้อมูลสองเฟรม dataFrame แรกถูกสร้างขึ้นโดยใช้ 'pd.data frame' ซึ่งเรามีสองคอลัมน์คือ 'ชื่อ' และ 'อายุ' คอลัมน์ใหม่ 'เพศ' ที่เราเพิ่มโดยใช้ฟังก์ชัน 'insert()' จะแสดงในกรอบข้อมูลที่สองที่แสดงด้านล่าง กรอบข้อมูลนี้แสดงให้เห็นว่ามีสามคอลัมน์ที่มีข้อมูลบางส่วนอยู่ในนั้น ดัชนีมีขนาด '2' ซึ่งหมายความว่ามีรายการตั้งแต่ '0 ถึง 3' คอลัมน์ใหม่ที่เรากำหนดให้กับเฟรมข้อมูลนี้มีตำแหน่งดัชนี '3'

บทสรุป

การวิเคราะห์ข้อมูลและการดำเนินการอัปเดตที่ใช้กันทั่วไปคือการเพิ่มคอลัมน์ลงใน DataFrame อย่างไรก็ตาม Pandas มีตัวเลือกมากมายให้คุณทำงานให้สำเร็จโดยเสนอวิธีที่แตกต่างกันสี่วิธี อย่างไรก็ตาม เราใช้เทคนิคเดียวเท่านั้น ซึ่งก็คือคอลัมน์ 'insert()' ของ panadas ในบทความของเรา หนึ่งในส่วนที่ยากที่สุดในการขยาย DataFrame ด้วยคอลัมน์ใหม่คือการจัดทำดัชนี ให้เราอธิบายทั้งสองตัวอย่างอย่างรวดเร็ว ขั้นแรก เราได้สร้าง data frame ชื่อหลักสูตร และเพิ่มคอลัมน์ 'ชื่อหลักสูตร' และ 'ค่าธรรมเนียม' และกำหนดค่าให้กับคอลัมน์นี้ การใช้ฟังก์ชัน 'insert()' เราจะเพิ่มคอลัมน์ใหม่ลงใน data frame เดียวกันโดยระบุตำแหน่งเป็น '2' ในดัชนี ในตัวอย่างที่สอง แสดง dataFrames สองรายการ เราได้สร้างสองคอลัมน์และระบุค่าบางค่าในกรอบข้อมูลแรก จากนั้นโดยใช้ฟังก์ชัน insert() เราแทรกคอลัมน์ใหม่ใน data frame ชื่อ 'Gender' ซึ่งถูกจัดตำแหน่งเป็น '2' ในดัชนีด้วย ตอนนี้มันแสดงตารางอีกครั้งดังแสดงในตัวอย่างที่สองด้านบน

หลังจากที่เชี่ยวชาญเทคนิคข้างต้นแล้ว เราก็สามารถเพิ่มคอลัมน์ใหม่ลงใน DataFrame ได้อย่างง่ายดาย