Oft sind Sie daran interessiert, eine oder mehrere Zeichenfolgenspalten in einem Pandas-DataFrame in Float-Spalten zu konvertieren. Glücklicherweise ist dies mit der Funktion astype() einfach zu bewerkstelligen.
Dieses Tutorial zeigt mehrere …
Gelegentlich möchten Sie einem Pandas DataFrame möglicherweise eine leere Spalte hinzufügen.
Glücklicherweise ist dies ziemlich einfach und dieses Tutorial zeigt einige Beispiele, wie dies mit den folgenden Pandas DataFrame gemacht werden kann:
import numpy as np
import pandas as pd
#Dataframe erstellen
df = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19],
'assists': [5, 7, 7, 9, 12],
'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6]})
#Dataframe anzeigen
df
points assists rebounds
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6
Beispiel 1: Hinzufügen einer leeren Spalte mit ""
Die erste Möglichkeit, eine leere Spalte hinzuzufügen, ist die Verwendung Zitate wie folgt:
# neue Spalte mit dem Titel "steals" hinzufügen
df['steals'] = ""
#Dataframe anzeigen
df
points assists rebounds steals
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6
Beispiel 2: Fügen Sie mit Numpy eine leere Spalte hinzu
Eine andere Möglichkeit, eine leere Spalte hinzuzufügen, besteht darin, np.nan wie folgt zu verwenden:
# neue Spalte mit dem Titel "steals" hinzufügen
df['steals'] = np.nan
#Dataframe anzeigen
df
points assists rebounds steals
0 25 5 11 NaN
1 12 7 8 NaN
2 15 7 10 NaN
3 14 9 6 NaN
4 19 12 6 NaN
Beispiel 3: Hinzufügen einer leeren Spalte mithilfe der Pandas-Serie
Eine andere Möglichkeit, eine leere Spalte hinzuzufügen, besteht darin, pd.Series() wie folgt zu verwenden:
# neue Spalte mit dem Titel "steals" hinzufügen
df['steals'] = pd.Series()
#Dataframe anzeigen
df
points assists rebounds steals
0 25 5 11 NaN
1 12 7 8 NaN
2 15 7 10 NaN
3 14 9 6 NaN
4 19 12 6 NaN
Beispiel 4: Hinzufügen einer leeren Spalte mit Pandas Insert
Eine andere Möglichkeit, eine leere Spalte hinzuzufügen, besteht darin, die Funktion insert() wie folgt zu verwenden:
#Dataframe erstellen
df = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19],
'assists': [5, 7, 7, 9, 12],
'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6]})
# Leere Spalte mit dem Titel 'steals' in Indexposition 2 einfügen
df.insert(2, "steals", np.nan)
#Dataframe anzeigen
df
points assists steals rebounds
0 25 5 NaN 11
1 12 7 NaN 8
2 15 7 NaN 10
3 14 9 NaN 6
4 19 12 NaN 6
Das Schöne an diesem Ansatz ist, dass Sie die leere Spalte an einer beliebigen Stelle im DataFrame einfügen können.
Beispiel 5: Fügen Sie mehrere leere Spalten gleichzeitig hinzu
Um mehrere leere Spalten gleichzeitig hinzuzufügen, können Sie die Funktion reindex() wie folgt verwenden:
#Dataframe erstellen
df = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19],
'assists': [5, 7, 7, 9, 12],
'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6]})
# leere Spalten mit den Titeln 'empty1' und 'empty2' hinzufügen
df = df.reindex(columns = df.columns.tolist() + ['empty1', 'empty2'])
#Dataframe anzeigen
df
points assists rebounds empty1 empty2
0 25 5 11 NaN NaN
1 12 7 8 NaN NaN
2 15 7 10 NaN NaN
3 14 9 6 NaN NaN
4 19 12 6 NaN NaN
Weitere Python-Tutorials finden Sie hier.
Das könnte Sie auch interessieren:
Strings in Float umwandeln - Pandas
So sortieren Sie Werte in einem Pandas DataFrame
Oft möchten Sie einen Pandas-DataFrame nach einer oder mehreren Spalten sortieren. In diesem Tutorial wird erklärt, wie Sie dies mit der pandas sort_values- Funktion tun.