Aggiungere una Nuova Colonna
Abbiamo imparato come creare un DataFrame
. Ora esploriamo cosa possiamo fare con esso. Per prima cosa, creeremo un DataFrame
compatto composto da 3 colonne e 7 righe.
1234567import pandas as pd countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(countries_data) print(countries)
Puoi espandere il DataFrame aggiungendo nuove colonne, e il modo più comune per farlo è il seguente:
dataframe['name_of_new_column'] = [value_1, value_2, value_3]
-
dataframe
è il nome del nostro DataFrame esistente a cui aggiungeremo nuove colonne; -
name_of_new_column
è il nome che stai dando alla nuova colonna che stai aggiungendo; -
value_1, value_2, value_3
sono i valori che popoleranno la nuova colonna.
Nota
Il nome della nuova colonna deve essere racchiuso tra virgolette e avvolto tra parentesi quadre, come
['NewColumnName']
. I valori assegnati alla nuova colonna devono essere anch'essi tra parentesi quadre, ad esempio,data['NewColumnName'] = [value1, value2, value3]
. Se i valori sono numerici, possono essere scritti senza virgolette, come[1, 2, 3]
. Se i valori sono stringhe, ciascuno deve essere racchiuso tra virgolette, come['A', 'B', 'C']
.
Ora, aggiungeremo una colonna 'population'
al nostro DataFrame countries
preesistente.
12345678import pandas as pd countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(countries_data) countries['population'] = [61399000, 75967000, 39244, 380200, 10380491, 5496000, 2424200] print(countries)
Puoi anche utilizzare la notazione a punto (ad esempio, df.column
) per accedere alle colonne esistenti, ma non può essere utilizzata per creare nuove colonne. Usa sempre le parentesi quadre (ad esempio, df['column']
) per questo scopo.
12345678import pandas as pd countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(countries_data) countries.population = [61399000, 75967000, 39244, 380200, 10380491, 5496000, 2424200] print(countries)
Come previsto, la colonna 'population'
non è stata creata poiché Pandas non consente di creare colonne utilizzando questo approccio.
Grazie per i tuoi commenti!
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. Ora esploriamo cosa possiamo fare con esso. Per prima cosa, creeremo un DataFrame
compatto composto da 3 colonne e 7 righe.
1234567import pandas as pd countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(countries_data) print(countries)
Puoi espandere il DataFrame aggiungendo nuove colonne, e il modo più comune per farlo è il seguente:
dataframe['name_of_new_column'] = [value_1, value_2, value_3]
-
dataframe
è il nome del nostro DataFrame esistente a cui aggiungeremo nuove colonne; -
name_of_new_column
è il nome che stai dando alla nuova colonna che stai aggiungendo; -
value_1, value_2, value_3
sono i valori che popoleranno la nuova colonna.
Nota
Il nome della nuova colonna deve essere racchiuso tra virgolette e avvolto tra parentesi quadre, come
['NewColumnName']
. I valori assegnati alla nuova colonna devono essere anch'essi tra parentesi quadre, ad esempio,data['NewColumnName'] = [value1, value2, value3]
. Se i valori sono numerici, possono essere scritti senza virgolette, come[1, 2, 3]
. Se i valori sono stringhe, ciascuno deve essere racchiuso tra virgolette, come['A', 'B', 'C']
.
Ora, aggiungeremo una colonna 'population'
al nostro DataFrame countries
preesistente.
12345678import pandas as pd countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(countries_data) countries['population'] = [61399000, 75967000, 39244, 380200, 10380491, 5496000, 2424200] print(countries)
Puoi anche utilizzare la notazione a punto (ad esempio, df.column
) per accedere alle colonne esistenti, ma non può essere utilizzata per creare nuove colonne. Usa sempre le parentesi quadre (ad esempio, df['column']
) per questo scopo.
12345678import pandas as pd countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(countries_data) countries.population = [61399000, 75967000, 39244, 380200, 10380491, 5496000, 2424200] print(countries)
Come previsto, la colonna 'population'
non è stata creata poiché Pandas non consente di creare colonne utilizzando questo approccio.
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