Pandas Базовый №4. Операции со столбцами DataFrame

Файлы к уроку:

• Для спонсоров Boosty
• Для спонсоров VK

• YouTube
• VK

Ссылки:

• Страница курса
• Плейлист YouTube
• Плейлист ВК

Описание

В этом уроке:

• Операции над столбцами датафрейма
• Импорт данных из DataFrame
• Переименование столбцов
• Добавление новых столбцов
• Изменение существующего столбца
• Удаление столбцов

Решение

Чтение CSV

# Чтение CSV
rus_alc = pd.read_csv('data.csv')
rus_alc[:4]

Переименование столбцов

# Создадим новую переменную
rus_alc_2 = rus_alc.rename(columns={'region': 'federal_subject'})
rus_alc_2[:2]

# Переименовать без создания новых переменных
rus_alc.rename(columns={'region': 'federal_subject'},
               inplace=True)
rus_alc[:2]

Добавление новых столбцов

# Добавим новый столбец
rus_alc_c['total_spirit'] = (rus_alc_c['wine']
                             + rus_alc_c['beer']
                             + rus_alc_c['vodka']
                             + rus_alc_c['champagne']
                             + rus_alc_c['brandy'])
rus_alc_c[:4]

# Создать столбец с указанием места для этого столбца
rus_alc_c.insert(7, 'soft_total', (rus_alc_c['wine']
                                   + rus_alc_c['beer']
                                   + rus_alc_c['champagne']))
rus_alc_c[:2]

Изменить существующий столбец

# Изменить существующий столбец
rus_alc_c['total_spirit'] = rus_alc_c['total_spirit'].round()
rus_alc_c[:4]

Создать столбец из серии

# Создать серию со случайными значениями
np.random.seed(123456)
s_random = pd.Series(np.random.normal(size=1615),
                     index=rus_alc_c.index)

# Добавить столбец из серии
rus_alc_c.loc[:, 'sample_col'] = s_random

Расположить столбцы в обратном порядке

# Имена столбцов в обратном порядке
cols = rus_alc_c.columns[::-1]

# Расположить столбцы в обратном порядке
rus_alc_c[cols][:4]

Удаление столбцов

del удаляет серию из объекта DataFrame.

pop() удаляет и возвращает в результате серию.

drop() возвращает новый датафрейм с удаленным столбцом.

# Удаляем столбец
del rus_alc_c_1['sample_col']
rus_alc_c_1[:3]

# pop
poped_s = rus_alc_c_2.pop('sample_col')
poped_s[:3]

# Получим новый датафрейм с удаленным столбцом sample_col
dropped_df = rus_alc_c_3.drop(['sample_col'],
                              axis=1)
dropped_df[:3]

Примененные функции

• pandas.read_csv
• pandas.DataFrame.rename
• pandas.DataFrame.insert
• pandas.DataFrame.round
• pandas.Series
• numpy.random.seed
• numpy.random.normal
• pandas.DataFrame.copy
• pandas.DataFrame.pop
• del
• pandas.DataFrame.drop

Курс Pandas Базовый

Номер урока	Урок	Описание
1	Pandas Базовый №1. Создание DataFrame и запись в CSV	Познакомимся с объектом DataFrame. Научимся его создавать двумя разными способами и научимся записывать его в файл.
2	Pandas Базовый №2. Создание DataFrame 2	Изучим еще несколько способов создания объекта DataFrame. В этом уроке мы создадим DataFrame из массива numpy, Series, словаря Series.
3	Pandas Базовый №3. Отбор строк и столбцов, Размерность, Импорт CSV	Получить информацию о размере DataFrame, отбор строк и столбцов, индексация.
4	Pandas Базовый №4. Операции со столбцами DataFrame	Операции со столбцами в Pandas. Переименование столбцов, добавление новых столбцов, изменить существующий столбец, удаление столбцов.
5	Pandas Базовый №5. Операции со строками	Объединение по вертикали методами append и concat, Создание строк вручную, Удаление строк методом drop, Фильтрация строк условием или срезом.
6	Pandas Базовый №6. Индексы	Зачем нужны индексы, Как задать индекс, Как пользоваться индексами.
7	Pandas Базовый №7. Категории	Что такое категориальные переменные.