Pandas — это мощная библиотека на Python, которая предлагает обширный список операций, которые можно выполнять с наборами данных. В этой статье мы будем изучать, как добавлять новые объекты в существующий фрейм данных с помощью цикла for. Мы будем использовать набор строк, которые легко доступны в формате таблицы, и добавим дополнительную информацию, используя каждый из приведенных ниже методов.
- Добавление фрейма данных с текстовыми значениями
- Добавление кадра данных с числовыми значениями
Вы можете добавлять кадры данных в Pandas, используя циклы for как для текстовых, так и для числовых значений. Для текстовых значений создайте список строк и выполните итерацию по списку, добавляя нужную строку к каждому элементу. Для числовых значений создайте фрейм данных с определенными диапазонами в каждом столбце, затем используйте цикл for, чтобы добавить дополнительные строки в фрейм данных с вычисленными значениями на основе индекса цикла.
Прежде чем приступить к работе с любым из этих методов, следует начать с импорта панды библиотеку, используя приведенный ниже код.
Метод I: добавление кадров данных с текстовыми значениями
Этот метод должен иметь дело с фреймом данных, содержащим текстовые значения, такие как приведенные ниже.
names_list = ['Stark', 'Banner', 'Rogers', 'Scott']
Ага! Вы правильно угадали. Этот раздел посвящен оригинальным Мстителям — самым могущественным супергероям Земли. Чтобы сохранить результаты, давайте создадим пустой список под названием «Мстители», как показано ниже.
Именно в этом списке добавленный вывод прошел через для петли будет храниться. Теперь наступает решающая часть, когда для петли будет использоваться для повторения списка и добавления дополнительных сведений к существующим значениям и возврата их в результате. Итак, мы объявляем каждый элемент во входном списке named_list как значение, а затем указываем строку, которая должна быть добавлена к этому значению, как показано в приведенном ниже коде.
for value in names_list:
dataframe_values="Mr. "+value
Avengers.append(dataframe_values)
После построения цикла пришло время обратить наше внимание на выходной фрейм данных, который содержит имена супергероев каждого человека, указанного в списке.
df = pd.DataFrame(Avengers, columns=['Name'],index=['Ironman','Hulk','Captain','Antman'])
Наконец, мы можем распечатать выходные значения, которые были итерированы через для петли для добавления «г-н.» перед всеми именами.
print("Super heros:\n",df,"\n")
Метод II: добавление кадров данных с числовыми значениями
Было бы несправедливо касаться только текстового аспекта фрейма данных и отбрасывать числовые данные на ветер. Этот метод заключается в том, чтобы отдать должное вышеупомянутому утверждению, добавив дополнительные числа к уже доступным объектам входного фрейма данных, указанным с диапазонами. Все это должно быть сделано с помощью для петли.
Итак, давайте начнем с построения входного фрейма данных с диапазоном чисел от 2 до 8 в первом столбце, от 12 до 18 во втором столбце и от 22 до 28 в третьем. Кроме того, каждый столбец должен быть определен как x, y и z, как показано ниже.
data = pd.DataFrame({'x':range(2, 8),
'y':range(12, 18),
'z':range(22, 28)})
Давайте теперь посмотрим на вывод с помощью Распечатать команда.
Из приведенного выше изображения видно, что результатом является таблица с 3 столбцами и 6 строками. Теперь давайте развернем для петли включить еще три строки, чтобы результат был в виде 3×9. Для этих трех дополнительных строк обоснование, которое следует использовать, состоит в том, чтобы умножить значение каждого «i», указанного в диапазоне, на 2, как показано ниже.
for i in range(7, 10):
data.loc[len(data)] = i * 2
Теперь просмотрите окончательный результат, используя Распечатать команда, и возвращаются три дополнительные строки, содержащие перемноженные значения.
Заключение:
Теперь, когда мы подошли к концу этой статьи, надеюсь, в ней подробно описаны различные методы, которые можно использовать для добавления фреймов данных из Панды библиотека, использующая для петли. Вот еще одна статья, в которой подробно рассказывается, как извлечь строку между двумя подстроками в Python. В AskPython есть множество других приятных и не менее информативных статей, которые могут быть очень полезны тем, кто хочет повысить свой уровень в Python.
Продолжая изучать возможности Pandas, подумайте о том, как вы можете использовать эти методы для обработки и анализа ваших собственных данных. Какие другие сценарии могут выиграть от добавления фреймов данных таким образом?
Использованная литература:
Ссылка на источник
