Ajouter et supprimer
Leçon 10 sur 19 du cours Analyse de données avec Pandas de Coddy.
Pour ajouter une nouvelle colonne, spécifiez le nouveau nom de la colonne et un dataframe de valeur :
df["new_column"] = valuevalue peut contenir une valeur unique comme "string", 5, etc. ; cela remplira toute la colonne avec la même valeur pour toutes les lignes. Ou il peut contenir une liste, un dictionnaire ou une série avec le même nombre de lignes que dans le dataframe, comme [1, 2, 3, ...].
Il n'est pas recommandé d'ajouter de nouvelles lignes à un dataframe car c'est lent. Au lieu de cela, il serait préférable d'ajouter les données au fichier CSV ou au dictionnaire avec lequel vous travaillez, puis de le convertir en dataframe.
S'il n'y a pas d'autre moyen, ajoutez une ligne à la fin du dataframe :
df.loc[len(df)] = ["string", 1, 2, ...]Il n'y a pas d'option intégrée pour insérer une ligne à un index spécifique. Si vous écrivez ceci :
df.loc[0] = ["string", 1, 2, ...]Cela modifiera complètement la première ligne.
Pour supprimer une colonne, utilisez axis=1 :
df = df.drop('column_name', axis=1)
df = df.drop(['column1_name', 'column2_name'], axis=1) # Plusieurs colonnesPour supprimer une ligne, utilisez axis=0
df = df.drop(index, axis=0)
Défi
FacileLe fichier CSV stats.csv contient des informations sur des statistiques.
Voici les 5 premières lignes du fichier :
ID,COUNTRY,COLOR,SKILL,SKILL_POINTS,UTILIZATION,IS_VALID,CATEGORY
1,France,Signal violet,marksmanship,14,0.1924,1,SHOW
2,Solomon Islands,Pearl violet,crocheting,4,0.6108,1,TREE
3,Germany,Bottle green,calligraphy,12,0.88646,0,SHOW
4,Mauritania,Fawn brown,paper cutting,9,0.058,1,JAPE- Ajoutez une colonne nommée
SINGLE_VALUEavec la valeur0. - Supprimez les colonnes
COUNTRYetCOLOR. - Ajoutez une autre ligne avec les valeurs suivantes à la fin du dataframe :
{"ID": 21, "SKILL": "Craft", "SKILL_POINTS": 13, "UTILIZATION": 0.1352, "IS_VALID": 1, "CATEGORY": "SHOW", "SINGLE_VALUE": 0}. - Supprimez la première ligne.
Stockez le résultat dans la variable df.
Essayez vous-même
# pandas as pd est déjà importé
df = pd.read_csv("./stats.csv")
# Écrivez votre code ci-dessous
Toutes les leçons de Analyse de données avec Pandas
1Introduction
Pourquoi utiliser Pandas ?Structures de données dans PandasChargement de données dans un DataFrame4Analyse de données avec Pandas
Statistiques descriptivesGroupement et agrégation de donnéesDifférentes agrégationsFusion et concaténation3Manipulation de données avec Pandas
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