Menu
Coddy logo textTech

Ekleme ve Silme

Coddy'nin Pandas Analitiği kursunda ders 10 / 19.

Yeni bir sütun eklemek için, yeni sütun adını ve bir değer veri çerçevesini (dataframe) belirtin:

df["new_column"] = value

value, "string", 5 vb. gibi tek bir değer tutabilir; bu, tüm satırlar için tüm sütunu aynı değerle dolduracaktır. Veya veri çerçevesindeki satır sayısıyla aynı sayıda öğeye sahip bir liste, sözlük veya seri tutabilir, örneğin [1, 2, 3, ...].

Yavaş olduğu için bir veri çerçevesine yeni satırlar eklemek önerilmez. Bunun yerine, verileri üzerinde çalıştığınız CSV dosyasına veya sözlüğe eklemek ve ardından bunu bir veri çerçevesine dönüştürmek daha iyi olacaktır.

Başka bir yol yoksa, veri çerçevesinin sonuna bir satır ekleyin:

df.loc[len(df)] = ["string", 1, 2, ...]

Belirli bir dizine (index) satır eklemek için yerleşik bir seçenek yoktur. Eğer şunu yazarsanız:

df.loc[0] = ["string", 1, 2, ...]

İlk satırı tamamen değiştirecektir.


Bir sütunu silmek için axis=1 kullanın:

df = df.drop('column_name', axis=1)
df = df.drop(['column1_name', 'column2_name'], axis=1) # Birden fazla sütun

Bir satırı silmek için axis=0 kullanın

df = df.drop(index, axis=0)
challenge icon

Görev

Kolay

stats.csv adlı CSV dosyası, istatistikler hakkında bilgiler içermektedir.

Dosyanın ilk 5 satırı aşağıdadır:

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
  • Değeri 0 olan SINGLE_VALUE adında bir sütun ekleyin.
  • COUNTRY ve COLOR sütunlarını kaldırın (drop).
  • Dataframe'in sonuna şu değerlere sahip başka bir satır ekleyin: {"ID": 21, "SKILL": "Craft", "SKILL_POINTS": 13, "UTILIZATION": 0.1352, "IS_VALID": 1, "CATEGORY": "SHOW", "SINGLE_VALUE": 0}.
  • İlk satırı kaldırın (drop).

Sonucu df değişkeninde saklayın.

Kendin dene

# pandas as pd zaten içe aktarıldı
df = pd.read_csv("./stats.csv")
# Kodunuzu aşağıya yazın

Pandas Analitiği bölümündeki tüm dersler