<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um einem Pandas-DataFrame mehrere Spalten hinzuzuf\u00fcgen:<\/span><\/p>\n Methode 1: F\u00fcgen Sie mehrere Spalten hinzu, von denen jede einen Wert enth\u00e4lt<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: F\u00fcgen Sie mehrere Spalten hinzu, die jeweils mehrere Werte enthalten<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie drei neue Spalten zum Pandas DataFrame hinzugef\u00fcgt werden, in denen jede neue Spalte nur einen Wert enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass dem DataFrame drei neue Spalten \u2013 new1<\/strong> , new2<\/strong> und new3<\/strong> \u2013 hinzugef\u00fcgt wurden.<\/span><\/p>\n Beachten Sie au\u00dferdem, dass jede neue Spalte nur einen bestimmten Wert enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie dem Pandas DataFrame drei neue Spalten hinzugef\u00fcgt werden, in denen jede neue Spalte mehrere Werte enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass dem DataFrame drei neue Spalten \u2013 new1<\/strong> , new2<\/strong> und new3<\/strong> \u2013 hinzugef\u00fcgt wurden.<\/span><\/p>\n Beachten Sie au\u00dferdem, dass jede neue Spalte mehrere Werte enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n So sortieren Sie in Pandas nach mehreren Spalten<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um einem Pandas-DataFrame mehrere Spalten hinzuzuf\u00fcgen: Methode 1: F\u00fcgen Sie mehrere Spalten hinzu, von denen jede einen Wert enth\u00e4lt df[[‚ new1 ‚, ‚ new2 ‚, ‚ new3 ‚]] = pd. DataFrame ([[ 4 , ‚ hey ‚, np. nan ]], index=df. index ) Methode 2: F\u00fcgen Sie mehrere Spalten […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df[[' new1<\/span> ', ' new2<\/span> ', ' new3<\/span> ']] = pd. DataFrame<\/span> ([[ 4<\/span> , ' hey<\/span> ', np. nan<\/span> ]], index=df. index<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n df[' new1<\/span> '] = [1, 5, 5, 4, 3, 6]\ndf[' new2<\/span> '] = ['hi', 'hey', 'hey', 'hey', 'hello', 'yo']\ndf[' new3<\/span> '] = [12, 4, 4, 3, 6, 7]<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n team points assists\n0 to 18 5\n1 B 22 7\n2 C 19 7\n3 D 14 9\n4 E 14 12\n5 F 11 9\n<\/strong><\/pre>\n Methode 1: F\u00fcgen Sie mehrere Spalten hinzu, von denen jede einen Wert enth\u00e4lt<\/strong><\/span><\/h3>\n
#add three new columns to DataFrame\n<\/span>df[[' new1<\/span> ', ' new2<\/span> ', ' new3<\/span> ']] = pd. DataFrame<\/span> ([[ 4<\/span> , ' hey<\/span> ', np. nan<\/span> ]], index=df. index<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>df\n\n team points assists new1 new2 new3\n0 A 18 5 4 hey NaN\n1 B 22 7 4 hey NaN\n2 C 19 7 4 hey NaN\n3 D 14 9 4 hey NaN\n4 E 14 12 4 hey NaN\n5 F 11 9 4 hey NaN\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Methode 2: F\u00fcgen Sie mehrere Spalten hinzu, die jeweils mehrere Werte enthalten<\/strong><\/span><\/h3>\n
#add three new columns to DataFrame\n<\/span>df[' new1<\/span> '] = [1, 5, 5, 4, 3, 6]\ndf[' new2<\/span> '] = ['hi', 'hey', 'hey', 'hey', 'hello', 'yo']\ndf[' new3<\/span> '] = [12, 4, 4, 3, 6, 7]\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam points assists new1 new2 new3\n0 A 18 5 1 hi 12\n1 B 22 7 5 hey 4\n2 C 19 7 5 hey 4\n3 D 14 9 4 hey 3\n4 E 14 12 3 hello 6\n5 F 11 9 6 yo 7\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So \u00fcberpr\u00fcfen Sie, ob in Pandas eine Spalte vorhanden ist<\/a>
So benennen Sie Spalten in Pandas um<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"