Введение
В этом практическом занятии мы научимся использовать метод assign() из библиотеки Pandas в Python. Метод assign() позволяет нам добавлять новые столбцы в DataFrame и возвращает новый объект DataFrame со всеми исходными столбцами плюс новые. Мы можем назначать новые столбцы напрямую или с использованием функций или выражений.
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и приступить к практике в Jupyter Notebook.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений в Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.
Импортировать необходимые библиотеки
Сначала импортируем необходимые библиотеки: pandas и numpy.
import pandas as pd
import numpy as np
Создать DataFrame
Далее создадим DataFrame, содержащий некоторые примеры данных. Мы будем использовать функцию pd.DataFrame(), чтобы создать DataFrame из словаря.
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Результат будет таким:
A B
0 1 6
1 2 7
2 3 8
3 4 9
4 5 10
Назначить новый столбец DataFrame
Теперь давайте присвоим новую колонку DataFrame с помощью метода assign(). Мы можем напрямую назначить новую колонку, указав имя колонки и значения.
df = df.assign(C=[11, 12, 13, 14, 15])
print(df)
Результат будет таким:
A B C
0 1 6 11
1 2 7 12
2 3 8 13
3 4 9 14
4 5 10 15
Назначить новый столбец с использованием функции
Мы также можем назначить новый столбец DataFrame, передав функцию в метод assign(). Эта функция будет принимать DataFrame в качестве входных данных и выполнять вычисление для генерации значений нового столбца. Назначим новый столбец D, который вычисляет значение C плюс 1.
df = df.assign(D=lambda x: x['C'] + 1)
print(df)
Результат будет таким:
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
Назначить несколько столбцов DataFrame
Мы можем назначить несколько столбцов DataFrame, используя метод assign() несколько раз. Назначим двум новым столбцам E и F DataFrame. Столбец E будет вычислять значение A плюс 1, а столбец F будет вычислять значение B минус 1.
df = df.assign(E=lambda x: x['A'] + 1).assign(F=lambda x: x['B'] - 1)
print(df)
Результат будет таким:
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
Резюме
В этом практическом занятии мы узнали, как использовать метод assign() в Pandas для добавления новых столбцов в DataFrame. Мы можем назначать новые столбцы напрямую или с использованием функций или выражений. Этот метод позволяет легко манипулировать и изменять наш DataFrame без изменения исходных данных.