Pythonの既存のデータフレームに新しい列を追加するにはどうすればよいですか？

データフレームは2次元のデータ構造であり、データは行と列の形式で表形式で保存されます。

SQLデータテーブルまたはExcelシート表現として視覚化できます。次のコンストラクターを使用して作成できます-

pd.Dataframe(data, index, columns, dtype, copy)

新しい列は、さまざまな方法でデータフレームに追加できます。

最初に一連のデータ構造を形成し、これを追加の列として既存のデータフレームに渡すことによって、新しい列が作成される方法の1つを見てみましょう。

動作中のコードを見てみましょう-

例

import pandas as pd
my_data = {'ab' : pd.Series([1, 8, 7], index=['a', 'b', 'c']),
'cd' : pd.Series([1, 2, 0, 9], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
my_df = pd.DataFrame(my_data)
print("The dataframe is :")
print(my_df)
print ("Adding a new column to the dataframe by passing it as a Series structure :")
my_df['ef']=pd.Series([56, 78, 32],index=['a','b','c'])
print("After adding a new column to the dataframe, :")
print(my_df)

出力

The dataframe is :
   ab   cd
a  1.0  1
b  8.0  2
c  7.0  0
d  NaN  9
Adding a new column to the dataframe by passing it as a Series structure :
After adding a new column to the dataframe, :
    ab  cd  ef
a  1.0  1   56.0
b  8.0  2  78.0
c  7.0  0  32.0
d  NaN  9  NaN

説明

• 必要なライブラリがインポートされ、使いやすいようにエイリアス名が付けられています。

• キーと値のペアが1つのディクショナリに存在するディクショナリデータ構造が作成されます。

• このようにして、複数の辞書が作成され、リストに保存されます。

• キーと値のペアの「値」は、実際にはシリーズデータ構造です。

• インデックスは、カスタマイズされた値のリストでもあります。

• この辞書は、後で「パンダ」ライブラリにある「データフレーム」関数にパラメータとして渡されます

  。

• データフレームは、ディクショナリ値のリストをパラメータとして渡すことによって作成されます。

• 別の新しい列が作成され、その列に値が初期化されます。

• この新しい列は、元のデータフレームにインデックス付けされます。

• このようにして、新しい列がデータフレームにバインドされます。

• データフレームはコンソールに印刷されます。

注 −「NaN」という単語は「数値ではない」を意味します。これは、特定の[row、col]値に有効なエントリがないことを意味します。