Gần đây, khi làm việc với dự án python pandas, tôi đã gặp một tình huống trong đó tôi phải thêm một cột trống vào khung dữ liệu. Cột trống này sớm hay muộn sẽ được lấp đầy với các giá trị trong dự án
Vì vậy, trong hướng dẫn Python Pandas này, tôi đã giải thích các cách khác nhau để thêm các cột trống vào khung dữ liệu trong Python. Ngoài ra, tôi đã đề cập đến những điểm này. –
- Thêm cột trống vào khung dữ liệu python
- Thêm một cột mới vào gấu trúc khung dữ liệu tại một vị trí cụ thể
- Pandas tạo các cột trống có tên
- Thêm nhiều cột trống vào pandas khung dữ liệu
- Pandas thêm các cột trống từ danh sách
Mục lục
- Thêm cột trống trong DataFrame Python
- Thêm một cột trống vào khung dữ liệu gấu trúc bằng cách sử dụng báo giá
- Thêm một cột trống vào khung dữ liệu gấu trúc bằng np. nan
- Thêm một cột trống vào khung dữ liệu gấu trúc bằng Không
- Thêm cột mới vào DataFrame Pandas ở vị trí cụ thể
- Thêm một cột vào khung dữ liệu tại một vị trí cụ thể bằng phương thức Chèn []
- Thêm một cột vào khung dữ liệu tại một vị trí cụ thể bằng phương thức reindex[]
- Thêm nhiều cột trống vào DataFrame Pandas
- Thêm nhiều cột trống
- Pandas Thêm cột trống từ danh sách
- Sự kết luận
Thêm cột trống trong DataFrame Python
Khung dữ liệu là tập hợp dữ liệu ở định dạng hàng và cột. Trong python, một khung dữ liệu có thể được tạo bằng thư viện Pandas. Các cột trống trong gấu trúc được gọi là các giá trị bị thiếu và chúng được gọi bằng NaN [Không phải là Số]
Zips Car Wash là một công ty rửa xe nổi tiếng ở Hoa Kỳ, họ đã duy trì thông tin chi tiết về khách hàng trong một thời gian dài
Giả sử, gần đây họ đã quyết định thêm một cột mới – giới tính vào cơ sở dữ liệu của họ để sau này họ có thể tìm ra giới tính nào thường xuyên đến để rửa xe
Bây giờ vì họ đang thêm một cột mới nên cột mới này sẽ trống trong một thời gian và khi khách hàng truy cập lại, họ sẽ cố gắng thay thế nan bằng các giá trị
Hãy hiểu cách đơn giản nhất để thêm một cột trống trong một khung dữ liệu python. Đọc blog hoàn chỉnh để hiểu các cách khác để thêm các cột trống trong gấu trúc khung dữ liệu
Tôi đang sử dụng bộ dữ liệu rửa xe giả để minh họa cách thêm một cột trống trong khung dữ liệu pandas. Nhấp vào nút bên dưới để tải xuống bộ dữ liệu
Tải xuống bộ dữ liệu giả Carwash
Đây là giao diện của tập dữ liệu hiện tại, bây giờ tôi sẽ thêm một cột trống mới – Giới tính vào tập dữ liệu này
Thêm một cột trống vào khung dữ liệu gấu trúc bằng cách sử dụng báo giá
Quote[‘ ‘] dùng để tạo kiểu dữ liệu chuỗi trong python. Bất cứ điều gì được viết bên trong một trích dẫn sẽ được coi là một chuỗi trong python và điều tương tự cũng xảy ra với gấu trúc
Trong đoạn mã dưới đây, carwash_df là khung dữ liệu được hiển thị ở trên và khi sử dụng toán tử gán [=], tôi đã chuyển một trích dẫn trống [‘ ‘], sau đó, cột trống mới được tạo
carwash_df['Gender'] = ' 'Ngoài ra, có thể thu được kết quả tương tự khi được sử dụng với dấu ngoặc kép trong khung dữ liệu gấu trúc python
carwash_df['Gender'] = " "Xin lưu ý. – Vì pandas không coi các chuỗi trống giống như các giá trị bị thiếu, đó là lý do tại sao khi tôi kiểm tra các giá trị bị thiếu trong tập dữ liệu, pandas đã ném Sai cho cột Giới tính
Ngoài ra, nó không hiển thị nan trong cột giới tính như trong hình bên dưới
Thêm một cột trống vào khung dữ liệu gấu trúc bằng np. nan
NaN đề cập đến các giá trị bị thiếu và không có thông tin cụ thể về tên đầy đủ của nó. Hầu hết các nhà phát triển gọi nó không phải là một số [NaN]
Nếu tôi sẽ thêm một cột vào khung dữ liệu gấu trúc với các giá trị nan, điều này sẽ biểu thị rằng cột trống hoặc cột không có giá trị
carwash_df['Gender'] = np.nanĐảm bảo nhập NumPy trước khi thực thi đoạn mã trên. Trong trường hợp bạn gặp Lỗi nhập - Không có mô-đun nào có tên là numpy thì hãy cài đặt NumPy thông qua Pip hoặc Conda. Tìm hiểu thêm Lỗi nhập – Không có mô-đun nào có tên là numpy
Trong đầu ra bên dưới của đoạn mã trên, cột Giới tính có các giá trị bị thiếu [NaN]
Thêm một cột trống vào khung dữ liệu gấu trúc bằng Không
Không có gì vì từ gợi ý đề cập đến không có gì và được sử dụng như một trình giữ chỗ. Tạo một cột có value=None biểu thị rằng cột trống trong python pandas. Và gấu trúc coi Không là giá trị còn thiếu
Trong phần này, tôi đã giải thích ba cách để thêm các cột trống trong dataframe pandas python. Cách tiếp cận tương tự có thể được thực hiện cho gấu trúc để tạo các cột trống khác có tên. Nơi bạn có thể hiển thị tên đầy đủ của khách hàng trong python pandas
Đọc ví dụ về Python Pandas Drop Rows
Thêm cột mới vào DataFrame Pandas ở vị trí cụ thể
Trước đây, tôi đã thêm một cột mới Giới tính trong khung dữ liệu rửa xe. Cột mới này đã được thêm vào cuối cùng. Vì vậy, bây giờ, công ty muốn chuyển cột đến một vị trí cụ thể trong python pandas
Mục đích là dịch chuyển cột Giới tính tại chỉ số 2. Có ba cách để thêm một cột mới vào gấu trúc khung dữ liệu tại các vị trí cụ thể. –
- Xóa cột hiện có và sau đó thêm một cột mới vào gấu trúc khung dữ liệu tại các vị trí cụ thể bằng phương thức Chèn [] trong gấu trúc python
- Thay đổi vị trí của cột hiện có bằng phương thức reindex[] trong python pandas
Tôi sẽ chỉ cho bạn cả hai cách để thêm các cột tại một vị trí cụ thể trong python pandas. Đọc toàn bộ blog
Thêm một cột vào khung dữ liệu tại một vị trí cụ thể bằng phương thức Chèn []
Trước khi tôi chèn cột mới vào khung dữ liệu, hãy đảm bảo rằng cột trùng lặp đã bị xóa để tránh nhầm lẫn. Vì, Vì, tôi đang tiếp tục ví dụ trên nên đây là mã để xóa nó
# remove Gender Column
carwash_df_test = carwash_df.drop[columns=['Gender']]
Ghi chú. – Carwash_df_test là khung dữ liệu mới được tạo để lưu trữ bản sao của carwash_df
Bây giờ, hãy thêm một cột mới vào pandas khung dữ liệu ở một vị trí cụ thể bằng cách sử dụng phương thức insert[] trong python pandas
carwash_df_test.insert[
loc=2,
column='Gender',
value=None
]Mô tả thông số
- lộc. số chỉ mục mà bạn muốn thêm một cột mới
- Cột. Tên cột
- Giá trị. giá trị được cung cấp ở đây sẽ được áp dụng cho tất cả các hàng của cột. Không có sẽ hiển thị Không có
Đầu ra trong hình ảnh bên dưới hiển thị cột mới Giới tính đã được thêm vào chỉ mục = 2 trong gấu trúc python
Phương pháp này là lý tưởng cho tình huống khi bạn muốn thêm một cột mới vào gấu trúc khung dữ liệu tại một vị trí cụ thể
Thêm một cột vào khung dữ liệu tại một vị trí cụ thể bằng phương thức reindex[]
Phương thức reindex[] trong python pandas cho phép định vị lại hoặc dịch chuyển cột hiện có từ vị trí này sang vị trí khác
Chúng tôi đang sử dụng carwash_df ở đây đã có cột Giới tính ở cuối như trong hình bên dưới
đoạn mã
Đây là mã để thực hiện reindex để thay đổi vị trí của cột Giới tính trong gấu trúc python
carwash_df = carwash_df.reindex[columns=['First_Name', 'Last_Name', 'Gender', 'Phone', 'Email', 'Branch ', 'Total Washes']]Vui lòng chú ý đến cột Giới tính, chúng tôi đã đặt nó ở vị trí cụ thể trong python pandas
Mô tả về Thông Số
- cột. Cung cấp danh sách các cột với cách sắp xếp tên cột mới
Hình ảnh bên dưới hiển thị đầu ra của đoạn mã trên, ở đây cột Giới tính đã được chuyển từ index=6 sang index=2 trong python pandas
Phương pháp này là lý tưởng cho tình huống khi bạn muốn thêm một cột hiện có vào gấu trúc khung dữ liệu tại một vị trí cụ thể
Với điều này, chúng ta đã đi đến cuối phần này, nơi chúng ta đã học được cách gấu trúc chèn một cột trống vào các vị trí cụ thể
Đọc Cách loại bỏ các bản sao bằng hàm drop_duplicates[] trong Python Pandas
Thêm nhiều cột trống vào DataFrame Pandas
Công ty Zips Car Wash có nhiều chi nhánh tại các bang của Mỹ. Ngoài ra, họ đã quyết định mở rộng sang một số quốc gia châu Âu như Vương quốc Anh, Thụy Sĩ, Ý, Tây Ban Nha và Đức
Vì vậy, bây giờ họ muốn thêm địa chỉ nhánh hoàn chỉnh vào nhiều cột vào khung dữ liệu pandas. Đây là những cột mới mà họ muốn thêm vào khung dữ liệu gấu trúc
- Đường phố
- Thành phố/Thị xã
- Bang/Tỉnh/Khu vực
- Zip/Mã Bưu Điện
- vĩ độ
- kinh độ
Đây là một số cột phải được thêm vào carwash_df. Có hai cách để thêm nhiều cột trống vào khung dữ liệu pandas. -
- Thêm nhiều cột trống
- Pandas thêm các cột trống từ danh sách
Chúng ta hãy tiếp tục và khám phá cả hai cách và hiểu cách thêm nhiều cột trong gấu trúc python
Thêm nhiều cột trống
Nhiều cột trống có thể được tạo trong gấu trúc python bằng cách chuyển tên của tất cả các cột trong 2 danh sách như trong đoạn mã bên dưới
Tất cả các cột trống sẽ không có giá trị, bạn cũng có thể sử dụng np. nan, dấu ngoặc kép [‘ ‘],[” “] ở vị trí của Không có
carwash_df[['Street', 'City', 'State', 'Zip code', 'Latitude', 'Longitude']] = NonePandas Thêm cột trống từ danh sách
Một danh sách các cột trống có thể được lặp lại để thêm vào khung dữ liệu gấu trúc. Trong python, chúng ta có các vòng lặp for & while sử dụng để có thể thêm các cột trống từ danh sách
Trong đoạn mã dưới đây, chúng tôi đã minh họa cả vòng lặp for và while để thêm các cột trống từ danh sách. Và giá trị mặc định được gán cho mỗi cột là Không có. Bạn có thể thay đổi chúng từ Không thành giá trị bị thiếu [np. nan] hoặc một chuỗi rỗng [‘ ‘]
# list of new columns
new_col = ['Street', 'City', 'State', 'Zip code', 'Latitude', 'Longitude']
# add empty columns using for loop
for i in new_col:
carwash_df_test[i] = None
# drop the columns
carwash_df_test.drop[columns=new_col]
# add empty columns using while loop
while len[new_col] < 0:
test = carwash_df_test[i] = NoneKhông phải vậy, bạn cũng có thể sử dụng các thao tác tích hợp – gán [], áp dụng [], chèn [], reindex [] để thêm nhiều cột trống vào gấu trúc khung dữ liệu trong python
Tải xuống Bộ dữ liệu rửa xe
Tải xuống tệp ipynb hoàn chỉnh
Sự kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng ta đã học được nhiều cách khác nhau để thêm các cột trống trong khung dữ liệu python pandas. Chúng tôi đã khám phá thêm một cột mới trong khung dữ liệu bằng cách sử dụng các chuỗi trống, Không có và các giá trị bị thiếu [nan]. Ngoài ra, chúng tôi đã đề cập đến các chủ đề này
- Thêm cột trống vào khung dữ liệu python
- Thêm một cột mới vào gấu trúc khung dữ liệu tại một vị trí cụ thể
- Pandas tạo các cột trống có tên
- Thêm nhiều cột trống vào pandas khung dữ liệu
- Pandas thêm các cột trống từ danh sách
Bạn có thể thích các hướng dẫn Python Pandas sau đây
- Hướng dẫn về Python Pandas CSV
- Thiếu dữ liệu trong gấu trúc trong Python
- Crosstab trong Python Pandas
- Groupby trong Python Pandas
- Cách sử dụng hàm Pandas drop[] trong Python
Vineet Singh
Một kỹ sư Machine Learning với 4 năm kinh nghiệm CNTT. Tôi đã làm việc trong Nhiều miền và mục tiêu duy nhất của tôi là đơn giản hóa công nghệ. Hiện đang làm việc với Tsinfo Technologies với tư cách là nhà phát triển Python và theo nghề nghiệp, tôi là Lập trình viên, Blogger và YouTuber trên con đường biến thế giới này thành một nơi tốt đẹp hơn