<\/p>\n
Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk membuat kolom di pandas DataFrame jika belum ada:<\/span><\/p>\n Sintaks khusus ini membuat kolom baru bernama my_column<\/strong> jika belum ada di DataFrame dan didefinisikan sebagai produk dari kolom yang ada col1<\/strong> dan col2<\/strong> .<\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya.<\/span><\/p>\n Misalkan kita memiliki panda DataFrame berikut:<\/span><\/p>\n Sekarang katakanlah kita mencoba menambahkan kolom bernama harga<\/strong> jika belum ada dan mendefinisikannya sebagai kolom yang setiap nilainya adalah 100:<\/span><\/p>\n Karena kolom bernama harga<\/strong> sudah ada, pandas tidak menambahkannya ke DataFrame.<\/span><\/span><\/p>\n Namun, misalkan kita mencoba menambahkan kolom baru bernama pendapatan<\/strong> jika belum ada dan mendefinisikannya sebagai kolom yang nilainya merupakan produk dari kolom penjualan dan harga:<\/span><\/p>\n Kolom pendapatan<\/strong> ini ditambahkan ke DataFrame karena belum ada.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan operasi umum lainnya di panda:<\/span><\/p>\n Cara menghapus baris di Pandas DataFrame berdasarkan kondisi<\/a> Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk membuat kolom di pandas DataFrame jika belum ada: df[‘ my_column ‘] = df. get (‘ my_column ‘, df[‘ col1 ‘] * df[‘ col2 ‘]) Sintaks khusus ini membuat kolom baru bernama my_column jika belum ada di DataFrame dan didefinisikan sebagai produk dari kolom yang ada col1 dan col2 […]<\/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[' my_column<\/span> '] = df. get<\/span> (' my_column<\/span> ', df[' col1<\/span> '] * df[' col2<\/span> '])<\/strong> \n<\/pre>\n Contoh: buat kolom di Pandas jika belum ada<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' day<\/span> ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],\n ' sales<\/span> ': [4, 6, 5, 8, 14, 13, 13, 12, 9, 8, 19, 14],\n ' price<\/span> ': [1, 2, 2, 1, 2, 4, 4, 3, 3, 2, 2, 3]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n day sales price\n0 1 4 1\n1 2 6 2\n2 3 5 2\n3 4 8 1\n4 5 14 2\n5 6 13 4\n6 7 13 4\n7 8 12 3\n8 9 9 3\n9 10 8 2\n10 11 19 2\n11 12 14 3\n<\/strong><\/pre>\n #attempt to add column called 'price'\ndf[' price<\/span> '] = df. get<\/span> (' price<\/span> ', 100) \n<\/span>\n#view updated DataFrame\nprint<\/span> (df)\n\n day sales price\n0 1 4 1\n1 2 6 2\n2 3 5 2\n3 4 8 1\n4 5 14 2\n5 6 13 4\n6 7 13 4\n7 8 12 3\n8 9 9 3\n9 10 8 2\n10 11 19 2\n11 12 14 3\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #attempt to add column called 'revenue'\ndf[' revenue<\/span> '] = df. get<\/span> (' revenue<\/span> ', df[' sales<\/span> '] * df[' price<\/span> '])\n<\/span>\n#view updated DataFrame\nprint<\/span> (df)\n\n day sales price revenue\n0 1 4 1 4\n1 2 6 2 12\n2 3 5 2 10\n3 4 8 1 8\n4 5 14 2 28\n5 6 13 4 52\n6 7 13 4 52\n7 8 12 3 36\n8 9 9 3 27\n9 10 8 2 16\n10 11 19 2 38\n11 12 14 3 42\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h2>\n
Cara memfilter Pandas DataFrame pada berbagai kondisi<\/a>
Cara menggunakan filter \u201cTIDAK DALAM\u201d di Pandas DataFrame<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"