Comment Ajouter Une Nouvelle Colonne À Dataframe Existant Avec Une Valeur Par Défaut Dans Pandas | Delft Stack / Papier Peint Ganesh Le

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Dans cet article, nous verrons comment ajouter une colonne à partir d'un autre DataFrame dans Pandas. Méthode 1: Utilisation de join() En utilisant cette approche, la colonne à ajouter à la deuxième trame de données est d'abord extraite de la première en utilisant son nom. Ici, la colonne extraite a été affectée à une variable. Syntaxe: dataframe1[« nom_de_la_colonne »] Après l'extraction, la colonne doit être simplement ajoutée à la deuxième trame de données à l'aide de la fonction join(). Syntaxe: (« nom_variable ») Cette fonction doit être appelée en référence à la trame de données dans laquelle la colonne doit être ajoutée et le nom de la variable qui stocke le nom de la colonne extraite doit lui être transmis en tant qu'argument. En conséquence, la colonne sera ajoutée à la fin de la deuxième trame de données avec le même nom que dans la trame de données précédente.

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Syntaxe: df [col_name] = valeur Comprenons avec un exemple: Ajouter une nouvelle colonne dans Dataframe: df[ 'loss'] = [ 40000, 20000, 30000, 60000, 200000] df Ajoutez une nouvelle colonne avec des valeurs par défaut: df[ 'loss'] = 'NAN' Ajoutez une nouvelle colonne dans DataFrame à l'emplacement spécifié. Syntaxe: (loc, colonne, valeur, allow_duplicates = False) Paramètres loc: int Index d'insertion. Doit vérifier 0 <= loc <= len (colonnes). colonne: chaîne, nombre ou objet hachable Libellé de la colonne insérée. valeur: int, Series ou de type tableau allow_duplicates: booléen, facultatif ( 2, "expenditure", 4500, allow_duplicates = False) Article written by kumar_satyam and translated by Acervo Lima from Add Column to Pandas DataFrame with a Default Value.

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HowTo Python Pandas Howtos Comment ajouter une nouvelle colonne à DataFrame existant avec une valeur par défaut dans Pandas Créé: June-20, 2020 | Mise à jour: November-23, 2021 () pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas DataFrame Accédez à la nouvelle colonne pour la définir avec une valeur par défaut () pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas DataFrame Nous pourrions utiliser les méthodes assign() et insert() des objets DataFrame pour ajouter une nouvelle colonne au DataFrame existant avec des valeurs par défaut. Nous pouvons également attribuer directement une valeur par défaut à la colonne de DataFrame à créer. Nous utiliserons le DataFrame ci-dessous comme exemple dans les sections suivantes. import pandas as pd dates=['April-10', 'April-11', 'April-12', 'April-13'] fruits=['Apple', 'Papaya', 'Banana', 'Mango'] prices=[3, 1, 2, 4] df = Frame({'Date':dates, 'Fruit':fruits, 'Price': prices}) print(df) Production: Date Fruit Price 0 April-10 Apple 3 1 April-11 Papaya 1 2 April-12 Banana 2 3 April-13 Mango 4 () pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas DataFrame Nous pouvons utiliser la méthode () pour ajouter une nouvelle colonne à le DataFrame existant et attribuez la colonne DataFrame nouvellement créée avec des valeurs par défaut.

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pandas dictionary (7) Compréhension de liste et carte: df [ 'score'] = ( pd. Series ( zip ( df. gender, df. age, df. cholesterol, df. smoke)). map ( score). fillna ( 0). astype ( int)) Sortie: gender age cholesterol smoke score 0 1 13 1 0 0 1 1 45 2 0 0 2 0 1 2 1 5 3 1 45 1 1 4 4 1 15 1 7 0 5 0 16 1 8 0 6 0 16 1 3 0 7 0 16 1 4 0 8 1 15 1 4 0 9 0 15 1 2 0 9 0 15 1 2 0. 0 J'ai un dataframe et un dictionnaire. J'ai besoin d'ajouter une nouvelle colonne à la structure de données et de calculer ses valeurs en fonction du dictionnaire. Apprentissage automatique, ajout d'une nouvelle fonctionnalité basée sur un tableau: score = {( 1, 45, 1, 1): 4, ( 0, 1, 2, 1): 5} df = pd. DataFrame ( data = { 'gender': [ 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0], 'age': [ 13, 45, 1, 45, 15, 16, 16, 16, 15, 15], 'cholesterol': [ 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], 'smoke': [ 0, 0, 1, 1, 7, 8, 3, 4, 4, 2]}, dtype = np. int64) print ( df, '\n') df [ 'score'] = 0 df. score = score [( df. smoke)] print ( df) J'attends la sortie suivante: 9 0 15 1 2 0

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Le langage Python permet, comme la plupart des langages de programmation, de manipuler les fichiers. C'est une des fonctionnalités de base du langage. Le module "os" fournit toutes les fonctions nécessaires pour manipuler un fichier. Pour ouvrir un fichier, vous devez utiliser la fonction "open". Cette fonction accepte 2 paramètres. Le premier est le chemin vers le fichier à ouvrir et le deuxième est le mode d'ouverture. Les deux modes d'ouverture les plus utilisés sont le mode 'r' (le mode par défaut) qui signifie "read", pour "lecture", et le mode 'w', qui signifie "write" pour écrire. Comme leurs noms l'indiquent, le premier mode permet de parcourir un fichier pour en lire le contenu tandis que le deuxième va écrire dans le fichier, en écrasant les données qu'il contenait déjà. C'est ce deuxième mode qui permet de créer un fichier, car c'est son comportement s'il ne trouve pas le fichier que vous lui indiquez. Vous devez systématiquement penser à fermer le fichier une fois qu'il a été ouvert, avec la fonction "close()".

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0 1 9 9 0 NaN 1. 0 2 1 4 0 NaN 1. 0 3 6 4 0 NaN 1. 0 4 7 3 0 NaN 1. 0 Ajouter plusieurs colonnes vides Pour ajouter plusieurs colonnes vides en même temps, une solution consiste à utiliser concat: data = ((5, 3)) new_col_df = Frame(data=data, columns=['G', 'H', 'I']) A B C D E F G H I 0 4 8 0 NaN 1. 0 0. 0 Références How to add an empty column to a dataframe?

7. Au lieu de cela, j'ai trouvé cela fonctionne: mydf = index(columns = (, ['newcol1', 'newcol2']).

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