Menambah dan Menghapus
Pelajaran 10 dari 19 dalam kursus Analisis Pandas di Coddy.
Untuk menambahkan kolom, tentukan nama kolom baru dan nilai dataframe:
df["new_column"] = valuevalue dapat berisi satu nilai seperti "string", 5, dan sebagainya. Nilai ini akan mengisi seluruh kolom dengan nilai yang sama untuk semua baris. Atau, nilainya dapat berupa list, dictionary, atau series dengan jumlah baris yang sama seperti dataframe, misalnya [1, 2, 3, ...].
Tidak disarankan untuk menambahkan baris baru ke dataframe karena prosesnya lambat. Sebaiknya, tambahkan data ke file CSV atau dictionary yang sedang kamu gunakan, lalu ubah menjadi dataframe.
Jika tidak ada cara lain, tambahkan baris di akhir dataframe:
df.loc[len(df)] = ["string", 1, 2, ...]Tidak ada opsi bawaan untuk menyisipkan baris pada indeks tertentu. Jika kamu menulis ini:
df.loc[0] = ["string", 1, 2, ...]Baris pertama akan diubah seluruhnya.
Untuk menghapus kolom, gunakan axis=1:
df = df.drop('column_name', axis=1)
df = df.drop(['column1_name', 'column2_name'], axis=1) # Beberapa kolomUntuk menghapus baris, gunakan axis=0
df = df.drop(index, axis=0)Tantangan
MudahFile CSV stats.csv berisi informasi tentang statistik.
Berikut 5 baris pertama file tersebut:
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- Tambahkan kolom bernama
SINGLE_VAlUEdengan nilai0. - Hapus kolom
COUNTRYdanCOLOR. - Tambahkan baris lain dengan nilai berikut di akhir dataframe:
{"ID": 21, "SKILL": "Craft", "SKILL_POINTS": 13, "UTILIZATION": 0.1352, "IS_VALID": 1, "CATEGORY": "SHOW", "SINGLE_VALUE": 0}. - Hapus baris pertama.
Simpan hasilnya dalam variabel df.
Coba sendiri
# pandas as pd sudah diimpor
df = pd.read_csv("./stats.csv")
# Tulis kodemu di bawah ini
Semua pelajaran di Analisis Pandas
4Analisis Data dengan Pandas
Statistik DeskriptifMengelompokkan dan Mengagregasi DataBerbagai AgregasiMerge dan Concat2Bekerja dengan DataFrame
Memahami DataFrameMengakses DataPembersihan Data: Data yang HilangPembersihan Data: Alat Lainnya3Manipulasi Data dengan Pandas
Mengembalikan Hasil yang DimintaMemfilter DataMenambah dan MenghapusMengubah DataMengubah StringModifikasi KustomLatihan sendiri: Compiler Python online