Pandas legger til tom kolonne
Eksempel 01
La oss starte med å se på vårt første stykke kode, som vil bli utført på Spyder -programvaren, som er den beste for Python og Pandas -koder. Vi importerer opprinnelig “Numpy som NP” til denne “Spyder” -programvaren etter å ha åpnet den. Python blir bedt om å importere Numpy -biblioteket til din nåværende kode via import Numpy -komponenten i koden. Kodene som NP -seksjon instruerer Python om å tilordne numpy forkortelsen til “NP”. Ved å legge inn "NP" -funksjonsnavnet i stedet for Numpy, kan du bruke Numpy -funksjoner. Vi "importerer" "Panda som PD", slik at vi får tilgang til "Pandas" -funksjonen ved å bare sette "PD" i stedet for "Pandas".
Vi definerer DataFrame nedenfor ved å gi "info" -navnet til denne DataFrame. Vi bruker "PD" her for tilgang til "Pandas" -funksjonen. "DataFrame" vil gi informasjonen i tabellform. Det er to kolonner i denne DataFrame, som vi har laget her med navnet “FirstName” og den andre med navnet “Age”. Kolonnen "FirstName" inneholder "Virat", "Allies", "Daniel", "Jack" og "Charles". Den andre kolonnen, "Age", inneholder "21", "22", "23", "24" og "20". Vi bruker "trykk" slik at det vil gjengi linjen på konsollskjermen til "Spyder" -verktøyet. Vi gjengir også denne "informasjonen" DataFrame på utgangsterminalen. Vi la ingen tomme kolonner ennå. Så nå legger vi til tomme kolonner til denne dataaframmen.
Vi bruker "[]" -operatøren for å legge til en tom kolonne her. Vi legger navnet på DataFrame og plasserer deretter “[]” og setter navnet på kolonnen i denne “[]”. Her kan du se at "info" er navnet på Dataframe, og "kjønn" er navnet på den nye kolonnen som vi legger til her, og dette er den tomme kolonnen. Etter dette la vi til en annen kolonne som heter “Department” og satte “NP. Nan ”her. Nå viser vi denne "informasjonen" med tomme kolonner på utgangsskjermen ved å konsumere "print ()" -funksjonen i "pandas".
Vi får utfallet ved å trykke på "Kjør" -knappen til "Spyder" -programvaren. Det gjengir tabelldata, og det er bare to kolonner i den første DataFarme. Den tomme kolonnen er gjengitt i neste DataFrame. Det er ingen verdi i "kjønn" -kolonnene, og også "avdelingen" -kolonnen er den tomme kolonnen.
Eksempel 02
Vi bruker koden ovenfor her, men oppdaterer den litt ved å legge til en ny metode for å legge til tomme kolonner her. “Info1” er DataFrame denne gangen og har brukt “Info1.Reindex () ”-metode her for å sette inn en tom kolonne. Du kan endre kolonnetikettene og radindeksene ved hjelp av reindex () -teknikken. I tilfelle den nye indeksen og den forrige indeksen ikke er den samme, er verdiene satt til NAN. Vi la til to kolonner her kalt "kjønn" og "rullenummer" og ga ingen verdi til disse kolonnene, så automatisk vil det generere "nan" her. Vi bruker igjen "print ()" -uttalelsen her for å gjengi denne nye DataFrame.
Se på utgangen nedenfor; Det gjengir “Nan”, som ikke betyr et tall, så disse to kolonnene, “kjønn” og “rulle nummer”, inneholder ikke tall eller verdier. Dette er tomme kolonner.
Eksempel 03
Ved hjelp av "import" nøkkelordet som et "PD" -objekt, importerte vi Panda -pakken. Dette vil bli brukt i koden for å initialisere datarammen. Så ved å bruke "DataFrame ()" -funksjonen på "PD" -objektet for å få tilgang til den nye "Pandas" datarammen, har vi introdusert en ny variabel kalt "Element". For å konstruere en dataramme med tabellformat, bruker vi DataFrame () -funksjonen. Kolonnene heter “elementer” og “mengde”. I kolonnen "elementer" har vi satt inn "melk", "juice", "oppvask", "håndvask" og "sjokolade". I kolonnen "Mengde" setter vi inn noen tall som henholdsvis "3", "2", "5", "8" og "20".
Gjengi også denne "varen" DataFrame på samme måte som vi har forklart i våre tidligere koder. Vi setter "Sett inn ()" -funksjonen her for å legge den tomme kolonnen til DataFrame. Vi satte først plasseringen av kolonnen hvor du kan legge til denne kolonnen. Vi velger “1” for kolonnen som heter “Price”, og deretter legger vi også til en annen tom kolonne med samme metode, men denne gangen er kolonnets navn “Rabatt”, og den er plassert i “3” -posisjonen. Her har vi satt inn to tomme kolonner til det eksisterende "elementet" DataFrame, og så får vi denne oppdaterte DataFrame og gjengir den på terminalen. "Print ()" er her for å gjengi denne dataaframmen.
Den første DataFrame vises her og inneholder bare to kolonner, og det er ingen tom kolonne i denne DataFrame ennå. Etter dette viser den oppdaterte DataFrame fire kolonner og har to tomme kolonner i seg.
Eksempel 04
Nå er dette vårt siste eksempel på denne guiden der vi vil legge til en tom kolonne. Vi importerte pandaspakken ved å bruke importen “Pandas som PD”. Vi har lagt til en ny variabel som heter "Resultat" og får den nye "Pandas" datarammen som konsumerer "DataFrame ()" -metoden på "PD". Vi bruker DataFrame () -metoden for å lage en dataramme med en tabelloppsett. “Elementene” og ““ Stolerer ”” har disse kolonnenavnene. Vi har lagt til "Soap", "Sponch", "Børste", "Tannpasta" og "Egg" til "Elementer" -delen. Vi setter inn skrivemateriellet som "blyant", "penn", "gummi", "papir" og "markør" i "stasjonære" kolonnen, følgelig.
Så har vi "Print ()" -funksjonen for å demonstrere de gitte dataene på skjermen og også DataFrame. Vi legger deretter til den tomme kolonnen med navnet "Empty_column". Vi la dette navnet i de firkantede parentesene og trykte også den nye DataFrame her.
Det er bare to kolonner i den første dataaframet som viser her, og ingen tomme kolonner er til stede ennå. Den reviderte DataFrame inneholder nå en tom kolonne, og tre kolonner er synlige etter å ha lagt til denne "Empty_column".
Konklusjon
Hensikten med denne guiden er å avklare begrunnelsen bak metoden “Pandas Legg til tom kolonne”. For å gjøre det enkelt for deg å "legge til den tomme kolonnen", gikk vi i betydelige detaljer når vi beskrev dette konseptet. Fire distinkte eksempler på å legge til tomme kolonner i pandaer er beskrevet. Her bruker vi alle teknikker som brukes til å legge til en tom kolonne i "pandaer" og gå i stor dybde rundt hver enkelt. Vi undersøkte flere tilfeller i denne guiden, og gikk over hver kodeinje i detalj. Vi har gitt utdataene for hver kode her, sammen med kodene. Jeg tror du vil forstå dette konseptet etter å ha lest denne guiden grundig.