So erstellen sie in pandas ein tupel aus zwei spalten

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um ein Tupel aus zwei Spalten in einem Pandas-DataFrame zu erstellen:

 df[' new_column '] = list(zip(df. column1 , df. column2 ))

Diese spezielle Formel erstellt eine neue Spalte namens new_column , bei der es sich um ein Tupel handelt, das aus Spalte1 und Spalte2 im DataFrame besteht.

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Beispiel: Erstellen Sie in Pandas ein Tupel aus zwei Spalten

Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen über verschiedene Basketballspieler enthält:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists
0 to 18 5
1 B 22 7
2 C 19 7
3 D 14 9
4 E 14 12
5 F 11 9
6 G 20 9
7:28 a.m. 4

Wir können die folgende Syntax verwenden, um eine neue Spalte namens assist_points zu erstellen, bei der es sich um ein Tupel handelt, das aus den Werten der Punkte- und Assists -Spalten gebildet wird:

 #create new column that is a tuple of points and assists columns
df[' points_assists '] = list(zip(df. points , df. assists ))

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists points_assists
0 to 18 5 (18.5)
1 B 22 7 (22, 7)
2 C 19 7 (19, 7)
3 D 14 9 (14, 9)
4 E 14 12 (14, 12)
5 F 11 9 (11, 9)
6 G 20 9 (20, 9)
7:28 4 (28.4)

Die neue Spalte namens „assist_points“ ist ein Tupel, das aus den Spalten „points “ und „ assis“ besteht.

Beachten Sie, dass Sie bei Bedarf auch mehr als zwei Spalten in ein Tupel aufnehmen können.

Der folgende Code zeigt beispielsweise, wie ein Tupel erstellt wird, das die Werte aus den ursprünglichen drei Spalten des DataFrame verwendet:

 #create new column that is a tuple of team, points and assists columns
df[' all_columns '] = list(zip(df. team , df. points , df. assists ))

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists all_columns
0 A 18 5 (A, 18, 5)
1 B 22 7 (B, 22, 7)
2 C 19 7 (C, 19, 7)
3 D 14 9 (D, 14, 9)
4 E 14 12 (E, 14, 12)
5 F 11 9 (F, 11, 9)
6 G 20 9 (G, 20, 9)
7 A.M. 28 4 (H.28.4)

Sie können dieselbe grundlegende Syntax verwenden, um eine Tupelspalte mit beliebig vielen Spalten zu erstellen.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie andere gängige Vorgänge in Pandas ausgeführt werden:

So entfernen Sie doppelte Zeilen in Pandas
So entfernen Sie doppelte Spalten in Pandas
So zählen Sie Duplikate in Pandas