Добавление и удаление
Урок 10 из 19 курса Аналитика в pandas на Coddy.
Чтобы добавить новый столбец, укажите имя нового столбца и значение датафрейма:
df["new_column"] = valuevalue может содержать одно значение, например "string", 5 и т. д.; это заполнит весь столбец одним и тем же значением для всех строк. Или оно может содержать список, словарь или серию с тем же количеством строк, что и в датафрейме, например [1, 2, 3, ...].
Добавлять новые строки в датафрейм не рекомендуется, так как это медленно. Вместо этого лучше добавить данные в CSV-файл или словарь, с которым вы работаете, а затем преобразовать его в датафрейм.
Если другого способа нет, добавьте строку в конец датафрейма:
df.loc[len(df)] = ["string", 1, 2, ...]Встроенной опции для вставки строки по определенному индексу не существует. Если вы напишете следующее:
df.loc[0] = ["string", 1, 2, ...]Это полностью изменит первую строку.
Чтобы удалить столбец, используйте axis=1:
df = df.drop('column_name', axis=1)
df = df.drop(['column1_name', 'column2_name'], axis=1) # Несколько столбцовЧтобы удалить строку, используйте axis=0
df = df.drop(index, axis=0)Задание
ЛегкоCSV-файл stats.csv содержит информацию о статистике.
Вот первые 5 строк файла:
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- Добавьте столбец с именем
SINGLE_VALUEсо значением0. - Удалите столбцы
COUNTRYиCOLOR. - Добавьте еще одну строку со следующими значениями в конец датафрейма:
{"ID": 21, "SKILL": "Craft", "SKILL_POINTS": 13, "UTILIZATION": 0.1352, "IS_VALID": 1, "CATEGORY": "SHOW", "SINGLE_VALUE": 0}. - Удалите первую строку.
Сохраните результат в переменной df.
Попробуйте сами
# pandas как pd уже импортирован
df = pd.read_csv("./stats.csv")
# Напишите свой код ниже
Все уроки раздела Аналитика в pandas
4Анализ данных с Pandas
Описательная статистикаГруппировка и агрегация данныхРазличные агрегацииMerge и Concat3Манипуляции с данными в Pandas
Возврат нужного результатаФильтрация данныхДобавление и удалениеИзменение данныхИзменение строкПользовательские изменения