Khi làm việc với dữ liệu trong Pandas, chúng tôi thực hiện rất nhiều thao tác trên dữ liệu để lấy dữ liệu ở dạng mong muốn. Một trong những thao tác này có thể là chúng tôi muốn tạo các cột mới trong DataFrame dựa trên kết quả của một số thao tác trên các cột hiện có trong DataFrame. Hãy thảo luận về một số cách mà chúng ta có thể làm điều đó.
Đưa ra một Dataframe chứa dữ liệu về một sự kiện, chúng tôi muốn tạo một cột mới có tên là 'Discounted_Price', được tính sau khi áp dụng chiết khấu 10% cho Giá vé
ví dụ 1. Chúng ta có thể sử dụng DataFrame. apply[] để đạt được nhiệm vụ này.
Python3
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the DataFrame
df_______5 pd.DataFrame[{'Date':['10/2/2011'import0import1import0import3import0import5import6
import7_______18:[pandas as pd0import0pandas as pd2import0pandas as pd4import0pandas as pd6import6
import7pandas as pd9:[# Creating the DataFrame1import0# Creating the DataFrame3import0# Creating the DataFrame5import0# Creating the DataFrame7# Creating the DataFrame8
# Creating the DataFrame9
df0df1
đầu ra
khung dữ liệu mẫu
Bây giờ, chúng tôi sẽ tạo một cột mới có tên là 'Discounted_Price' sau khi áp dụng chiết khấu 10% cho cột 'Chi phí' hiện có
Python3
df2
df3df4df5_______5 df7____48df9=0 =1=2
=3______54=5 =6=7= =9pd.DataFrame[{0
pd.DataFrame[{1
pd.DataFrame[{2
df0df1
đầu ra
Khung dữ liệu với cột mới được tạo
ví dụ 2. Chúng ta có thể đạt được kết quả tương tự bằng cách trực tiếp thực hiện thao tác được yêu cầu trên phần tử cột mong muốn.
Python3
import pandas as pd
# Creating the DataFrame
df_______5 pd.DataFrame[{'Date':['10/2/2011'import0import1import0import3import0import5import6
import7_______18:[pandas as pd0import0pandas as pd2import0pandas as pd4import0pandas as pd6import6
import7pandas as pd9:[# Creating the DataFrame1import0# Creating the DataFrame3import0# Creating the DataFrame5import0# Creating the DataFrame7# Creating the DataFrame8
import03
import04
import05
df3df4df5 = df3pandas as pd9df5 =2 df9 _______56 =5 df3pandas as pd9import19
import20
import21
df0df1
đầu ra
Khung dữ liệu đầu ra
ví dụ 3. Sử dụng Khung dữ liệu. map[] chức năng để tạo cột mới từ cột hiện có bằng chức năng ánh xạ
Chúng tôi sẽ tạo một khung dữ liệu với một số dữ liệu mẫu
Python3
import24= import26
import27import28import29import30import0import32import0import34import0import36import0import38import0import40import0import42import0import44import6
import27import47import29# Creating the DataFrame1import0import51import0import53import0import55import0import57import0import59import0# Creating the DataFrame3import0import53df5
import65
import66
df= import69
import70
import71
đầu ra
khung dữ liệu mẫu
Bây giờ, chúng ta sẽ tạo một hàm ánh xạ [salary_stats] và sử dụng DataFrame. map[] để tạo một cột mới từ một cột hiện có
Python3
import72 import73
import27import75 import76# Creating the DataFrame1import78
import79import80 import81
import27import75 # Creating the DataFrame1 import85= import76import88import78
import79import80 import92
import27import94 import88 import85= import76import99import78
import79import80 pandas as pd03
import27import94 import99 import85= import76import53import78
import79import80 pandas as pd14
import27import94 pandas as pd17_______5 import53import78
import79import80 pandas as pd23
df3pandas as pd25df5= df3pandas as pd29pandas as pd30pandas as pd31pandas as pd32
import71
đầu ra
Xuất khung dữ liệu với cột mới
Giải trình. Ở đây chúng tôi đã sử dụng DataFrame của gấu trúc. map[] để ánh xạ từng giá trị thành một chuỗi dựa trên logic ánh xạ đã xác định của chúng tôi. Chuỗi giá trị kết quả được gán cho một cột mới, “salary_stats”