Introdução
Neste laboratório, aprenderemos como usar o método assign() na biblioteca Pandas em Python. O método assign() permite adicionar novas colunas a um DataFrame e retorna um novo objeto DataFrame com todas as colunas originais, juntamente com as novas. Podemos atribuir novas colunas diretamente ou usando funções ou expressões.
Dicas da VM
Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.
Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido a limitações no Jupyter Notebook.
Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.
Importar as bibliotecas necessárias
Primeiro, vamos importar as bibliotecas necessárias: pandas e numpy.
import pandas as pd
import numpy as np
Criar um DataFrame
Em seguida, vamos criar um DataFrame contendo alguns dados de exemplo. Usaremos a função pd.DataFrame() para criar um DataFrame a partir de um dicionário.
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
A saída será:
A B
0 1 6
1 2 7
2 3 8
3 4 9
4 5 10
Atribuir uma nova coluna ao DataFrame
Agora, vamos atribuir uma nova coluna ao DataFrame usando o método assign(). Podemos atribuir uma nova coluna diretamente especificando o nome da coluna e os valores.
df = df.assign(C=[11, 12, 13, 14, 15])
print(df)
A saída será:
A B C
0 1 6 11
1 2 7 12
2 3 8 13
3 4 9 14
4 5 10 15
Atribuir uma nova coluna usando uma função
Também podemos atribuir uma nova coluna ao DataFrame passando uma função para o método assign(). Esta função receberá o DataFrame como entrada e realizará um cálculo para gerar os valores para a nova coluna. Vamos atribuir uma nova coluna D que calcula o valor de C mais 1.
df = df.assign(D=lambda x: x['C'] + 1)
print(df)
A saída será:
A B C D
0 1 6 11 12
1 2 7 12 13
2 3 8 13 14
3 4 9 14 15
4 5 10 15 16
Atribuir múltiplas colunas ao DataFrame
Podemos atribuir múltiplas colunas ao DataFrame usando o método assign() várias vezes. Vamos atribuir duas novas colunas E e F ao DataFrame. A coluna E calculará o valor de A mais 1, e a coluna F calculará o valor de B menos 1.
df = df.assign(E=lambda x: x['A'] + 1).assign(F=lambda x: x['B'] - 1)
print(df)
A saída será:
A B C D E F
0 1 6 11 12 2 5
1 2 7 12 13 3 6
2 3 8 13 14 4 7
3 4 9 14 15 5 8
4 5 10 15 16 6 9
Resumo
Neste laboratório, aprendemos como usar o método assign() no Pandas para adicionar novas colunas a um DataFrame. Podemos atribuir novas colunas diretamente ou usando funções ou expressões. Este método nos permite manipular e modificar facilmente nosso DataFrame sem alterar os dados originais.