Как сделать столбец индексом pandas
Обновлено: 08.07.2024
Перед изучением убедитесь, что вы достаточно хорошо ознакомились с первой частью нашего материала про pandas.
Операции в pandas¶
1. Простые операции¶
Сгенерируем случайные числа и представим их в виде DataFrame .
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | -1.345702 | 1.583271 | 0.480914 | -0.053891 |
| 1 | -1.513222 | 0.389656 | 0.448918 | -0.265700 |
| 2 | 0.817235 | -1.573969 | -0.080860 | 2.160590 |
| 3 | -0.773110 | 0.569715 | 0.078057 | -0.215249 |
| 4 | -0.178111 | 0.286518 | 0.035825 | 0.805861 |
| 5 | 0.849732 | -0.182298 | -0.224015 | 0.208410 |
| 6 | -1.701552 | -0.586663 | -1.313644 | 0.470541 |
| 7 | -0.373508 | -0.813824 | -0.251265 | -0.834696 |
| 8 | -0.745802 | -0.160359 | -0.934386 | -0.358681 |
| 9 | -1.116177 | 0.229204 | -2.352976 | -0.348601 |
Выведем описательные статистики по столбцам — количество значений, среднее, стандартное отклонение (корень из дисперсии), минимум, квантили, максимум.
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| count | 10.000000 | 10.000000 | 10.000000 | 10.000000 |
| mean | -0.608022 | -0.025875 | -0.411343 | 0.156858 |
| std | 0.898149 | 0.859838 | 0.882121 | 0.843477 |
| min | -1.701552 | -1.573969 | -2.352976 | -0.834696 |
| 25% | -1.288321 | -0.485572 | -0.763606 | -0.327876 |
| 50% | -0.759456 | 0.034423 | -0.152438 | -0.134570 |
| 75% | -0.226960 | 0.363871 | 0.067499 | 0.405008 |
| max | 0.849732 | 1.583271 | 0.480914 | 2.160590 |
Среднее по столбцам
Оценка матрицы корреляций значений в столбцах
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| A | 1.000000 | -0.524331 | 0.210587 | 0.522391 |
| B | -0.524331 | 1.000000 | 0.240015 | -0.474598 |
| C | 0.210587 | 0.240015 | 1.000000 | 0.154964 |
| D | 0.522391 | -0.474598 | 0.154964 | 1.000000 |
Применение функции к данным. Для примера посчитаем разброс значений — разница максимума и минимума.
2. Объединение таблиц¶
2.1 Функция df.append ¶
Добавление строк в виде таблицы other в таблицу df . При наличии у новых строк колонок, которых нет в таблице, они добавляются в таблицу.
df.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)
- df — таблица;
- other — добавляемые строки в виде таблицы;
- ignore_index — сохранить индексы или определить и как $0, . n-1$;
- verify_integrity — если True , то создает исключение в случае повторения индексов;
- sort — сортировать ли колонки, если они (или их порядок) различаются.
Создадим новую таблицу из первых четырех строк таблицы df . В новую таблицу добавим колонку flag , в которую запишем условие, что число в столбце D положительно. Затем добавим строки из новой таблицы к старой. Полученная таблица содержит пропуски, которые отмечены как NaN .
| A | B | C | D | flag | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | -1.345702 | 1.583271 | 0.480914 | -0.053891 | NaN |
| 1 | -1.513222 | 0.389656 | 0.448918 | -0.265700 | NaN |
| 2 | 0.817235 | -1.573969 | -0.080860 | 2.160590 | NaN |
| 3 | -0.773110 | 0.569715 | 0.078057 | -0.215249 | NaN |
| 4 | -0.178111 | 0.286518 | 0.035825 | 0.805861 | NaN |
| 5 | 0.849732 | -0.182298 | -0.224015 | 0.208410 | NaN |
| 6 | -1.701552 | -0.586663 | -1.313644 | 0.470541 | NaN |
| 7 | -0.373508 | -0.813824 | -0.251265 | -0.834696 | NaN |
| 8 | -0.745802 | -0.160359 | -0.934386 | -0.358681 | NaN |
| 9 | -1.116177 | 0.229204 | -2.352976 | -0.348601 | NaN |
| 10 | -1.345702 | 1.583271 | 0.480914 | 0.002904 | False |
| 11 | -1.513222 | 0.389656 | 0.448918 | 0.070597 | False |
| 12 | 0.817235 | -1.573969 | -0.080860 | 4.668147 | True |
| 13 | -0.773110 | 0.569715 | 0.078057 | 0.046332 | False |
2.2 Функция pd.concat ¶
Соединение таблиц вдоль выбранной оси
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, copy=True, . )
- objs — объединяемые таблицы;
- axis : < 0 или 'index' , 1 или 'columns' >— ось индексов или ось колонок, иными словами соединение по вертикали или по горизонтали;
- join : < 'inner' , 'outer' >— тип объединения — пересечение или объединение индексов/колонок;
- ignore_index — сохранить индексы или определить и как $0, . n-1$;
- copy — копировать данные или нет.
Простой пример соединения таблиц:
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | -1.345702 | 1.583271 | 0.480914 | -0.053891 |
| 1 | -1.513222 | 0.389656 | 0.448918 | -0.265700 |
| 2 | 0.817235 | -1.573969 | -0.080860 | 2.160590 |
| 3 | -0.773110 | 0.569715 | 0.078057 | -0.215249 |
| 4 | -0.178111 | 0.286518 | 0.035825 | 0.805861 |
| 5 | 0.849732 | -0.182298 | -0.224015 | 0.208410 |
| 6 | -1.701552 | -0.586663 | -1.313644 | 0.470541 |
| 7 | -0.373508 | -0.813824 | -0.251265 | -0.834696 |
| 8 | -0.745802 | -0.160359 | -0.934386 | -0.358681 |
| 9 | -1.116177 | 0.229204 | -2.352976 | -0.348601 |
2.3 Функции pd.merge и df.join ¶
Слияние таблиц по вертикали путем выполнения операций слияния баз данных в стиле SQL.
pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, suffixes=('_x', '_y'), . )
- left и right — объединяемые таблицы.
- how — тип объединения:
- left — только по ключам из левой таблицы == SQL left outer join;
- right — только по ключам из правой таблицы == SQL right outer join;
- outer — по объединению ключей == SQL full outer join;
- inner — по пересечению ключей == SQL inner join.
Пример. Опция how=left, left_on='A', right_on='B' соответствует взятию всех строк из таблицы left , а из таблицы right берутся те строки, в которых значения в колонке A таблицы left совпадает со значением колонки B таблицы right . Если в одной из таблиц таких значений несколько, то строки другой таблицы дублируются. Если в таблице right каких-то значений нет, то в результирующей таблице будут пропуски.
![4 способа добавления колонок в датафреймы Pandas]()
Pandas — это библиотека для анализа и обработки данных, написанная на языке Python. Она предоставляет множество функций и способов для управления табличными данными. Основная структура данных Pandas — это датафрейм, который хранит информацию в табличной форме с помеченными строками и столбцами.
В контексте данных строки представляют собой утверждения, или точки данных. Столбцы отражают свойства, или атрибуты утверждений. Рассмотрим эту структуру на простом примере. Допустим, каждая строка — это дом. В таком случае, столбцы заключают в себе сведения об этом доме (его возрасте, количестве комнат, стоимости и т.д.).
Добавление или удаление столбцов — обычная операция при анализе данных. Ниже мы разберем 4 различных способа добавления новых столбцов в датафрейм Pandas.
Сначала создадим простой фрейм данных для использования в примерах:
Способ 1-й
Пожалуй, это самый распространенный путь создания нового столбца в Pandas:
Мы указываем имя столбца подобно тому, как выбираем столбец во фрейме данных. Затем этому столбцу присваиваются значения. Новый столбец добавляется последним (т. е. становится столбцом с самым высоким индексом).
Можно добавить сразу несколько столбцов. Их наименования перечисляются списком, а значения должны быть двумерными для совместимости с количеством строк и столбцов. Например, следующий код добавляет три столбца, заполненные случайными целыми числами от 0 до 10:
Давайте удалим эти три столбца, прежде чем перейти к следующему методу.
Способ 2-й
В первом способе мы добавляли новый столбец в конец. Pandas также позволяет добавлять столбцы по определенному индексу. Для настройки расположения нового столба воспользуемся функцией вставки (insert function). Давайте добавим один столбец рядом с А:
Для использования функции вставки необходимо 3 параметра: индекс, имя столбца и значение. Индексы столбцов начинаются с 0, поэтому мы устанавливаем параметр индекса 1, чтобы добавить новый столбец рядом со столбцом A. Мы можем указать постоянное значение, которое будет выставлено во всех строках.
Способ 3-й
Функция loc позволяет выбирать строки и столбцы, используя их метки. Таким же образом можно создать новый столбец:
Для выбора строк и столбцов мы указываем нужные метки. Если хотим выбрать все строки, ставим двоеточие. В части таблицы, где нужно проставить столбец, указываем метки столбцов, которые нам необходимо выбрать. Поскольку в датафрейме нет столбца E, Pandas создаст новый столбец.
Способ 4-й
Добавить столбцы можно также с помощью функции assign :
В функции assign необходимо прописать имя столбца и значения. Обратите внимание: мы получаем значения, используя другой столбец во фрейме данных. Предыдущие способы также допускают такую операцию.
Надо понимать, что между функциями assign и insert есть существенное различие.
Функция вставки ( insert ) работает на месте. Это означает, что изменение (добавление нового столбца) сохраняется во фрейме данных.
С функцией назначения ситуация немного иная. Он возвращает измененный фрейм данных, но не изменяет исходный. Чтобы использовать измененную версию (с новым столбцом), нам нужно явно назначить ее.
Заключение
Мы рассмотрели 4 различных способа добавления новых столбцов в фрейм данных Pandas. Это обычная операция при анализе и обработке данных.
Мне нравится пользоваться библиотекой Pandas, поскольку она предоставляет, как правило, несколько способов для выполнения одной задачи. По-моему, это говорит о гибкости и универсальности Pandas.
Когда я читаю в CSV, могу сказать pd.read_csv('my.csv', index_col=3) и он устанавливает третий столбец как индекс.
Как я могу сделать то же самое, если у меня есть фрейм данных pandas в памяти? И как я могу сказать, чтобы использовать первую строку также как индекс? Первый столбец и строка - это строки, остальная часть матрицы - целая.
Может быть, попробуйте set_index()?
Вы можете попробовать это независимо от количества строк
Создание первого (или n-го) столбца индекса в порядке возрастания verboseness:
Создание первой (или n-той) строки индекса:
Вы можете использовать оба варианта, если вам нужен многоуровневый индекс:
Обратите внимание, что использование столбца в качестве индекса автоматически отбрасывает его как столбец. Использование строки в качестве индекса - это всего лишь операция копирования и не будет выводить строку из DataFrame.
Это кажется довольно очевидным, но я не могу понять, как преобразовать индекс фрейма данных в столбец?
У меня есть список словарей, и я хотел бы преобразовать его в DataFrame столбец, где ключи словаря - это столбцы dataframe столбцов в Python 3.5. Вот структура моей текущей коллекции: Я хочу преобразовать это в фрейм данных pandas следующим образом: Col1 Col2 Col3 2.17 41.1 1
Мне нужно преобразовать свой список в один столбец pandas dataframe Текущий список (len=3): ['Thanks You', 'Its fine no problem', 'Are you sure'] Требуется Pandas DF (форма =3,): 0 Thank You 1 Its fine no problem 2 Are you sure Пожалуйста, обратите внимание, что цифры представляют собой индекс в.
итак, если у вас есть многоиндексный фрейм с 3 уровнями индекса, например:
и вы хотите преобразовать 1-й ( tick ) и 3-й ( obs ) уровни индекса в столбцы, вы бы сделали:
Для MultiIndex вы можете извлечь его подиндекс с помощью
где si_name -имя подиндекса.
Чтобы внести немного больше ясности, давайте рассмотрим a DataFrame с двумя уровнями в его индексе (a MultiIndex).
![enter image description here]()
Метод reset_index , вызываемый с параметрами по умолчанию, преобразует все уровни индекса в столбцы и использует простой RangeIndex в качестве нового индекса.
![enter image description here]()
Используйте параметр level для управления тем, какие уровни индекса преобразуются в столбцы. Если возможно, используйте имя уровня, которое является более явным. Если нет имен уровней, вы можете ссылаться на каждый уровень по его целочисленному местоположению, которое начинается с 0 снаружи. Здесь можно использовать значение scalar или список всех индексов, которые вы хотели бы сбросить.
![enter image description here]()
В редких случаях, когда вы хотите сохранить индекс и превратить его в столбец, вы можете сделать следующее:
У меня есть Pandas Dataframe, в котором значения дат хранятся в 2 Столбцах в следующем формате: Column 1: 04-APR-2018 11:04:29 Column 2: 2018040415203 Как я мог бы преобразовать это в метку времени? Тип данных обоих этих столбцов-Object.
rename_axis + reset_index
Сначала вы можете переименовать индекс в нужную метку, а затем поднять его до ряда:
Это также работает для MultiIndex кадра данных:
Если вы хотите использовать метод reset_index , а также сохранить существующий индекс, вам следует использовать:
или изменить его на месте:
И если вы хотите избавиться от индексной метки, вы можете это сделать:
Очень простой способ сделать это-использовать метод reset_index(). Для фрейма данных df используйте следующий код:
Таким образом, индекс станет столбцом,и, используя inplace как True, это станет постоянным изменением.
Похожие вопросы:
У меня есть одно поле в pandas DataFrame, которое было импортировано в строковом формате. Это должна быть переменная datetime. Как преобразовать его в столбец datetime, а затем отфильтровать по.
Я пытаюсь преобразовать столбец из DateTime строк в Pandas-понятный формат Datetime. Конечно, я уже погуглил и попробовал несколько решений. Преобразовать столбец Pandas в DateTime Этот способ.
Как я могу преобразовать 1 столбец и индекс Pandas dataframe с несколькими столбцами в массив Numpy с датами, совпадающими с правильным значением столбца из dataframe? Здесь есть несколько проблем с.
У меня есть список словарей, и я хотел бы преобразовать его в DataFrame столбец, где ключи словаря - это столбцы dataframe столбцов в Python 3.5. Вот структура моей текущей коллекции: Я хочу.
Мне нужно преобразовать свой список в один столбец pandas dataframe Текущий список (len=3): ['Thanks You', 'Its fine no problem', 'Are you sure'] Требуется Pandas DF (форма =3,): 0 Thank You 1 Its.
У меня есть Pandas Dataframe, в котором значения дат хранятся в 2 Столбцах в следующем формате: Column 1: 04-APR-2018 11:04:29 Column 2: 2018040415203 Как я мог бы преобразовать это в метку времени.
У меня есть pandas dataframe df column1 2 1 3 2 8 3 10 4 45 5 Я хочу преобразовать этот столбец 1 из pandas dataframe в список x , а также хочу, чтобы индекс также был индексом списка так что если я.
я хочу преобразовать этот вложенный массив в один столбец pandas dataframe, как я могу это сделать? кто-нибудь может мне помочь, пожалуйста? array([array([ nan, 16.40411828, 23.67187877.
У меня есть этот python list , и мне нужно преобразовать его в pandas dataframe . Вот как выглядит мой список: thisdict = <> thisdict["Column1"] = 1 thisdict["Column2"] = 2.
Читайте также:
