<\/p>\n
Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk membuat kolom duplikat di pandas DataFrame:<\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya.<\/span><\/p>\n Misalkan kita memiliki panda DataFrame berikut:<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan kode berikut untuk membuat duplikat kolom poin<\/strong> dan beri nama points_duplikat<\/strong> :<\/span><\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa kolom points_duplikat<\/strong> berisi nilai yang persis sama dengan kolom poin<\/strong> .<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa kolom duplikat harus memiliki nama kolom yang berbeda dari kolom aslinya, jika tidak, kolom duplikat tidak akan dibuat.<\/span><\/p>\n Misalnya, jika kita mencoba menggunakan kode berikut untuk membuat kolom duplikat, itu tidak akan berhasil:<\/span><\/p>\n Tidak ada kolom duplikat yang dibuat.<\/span><\/p>\n Kolom duplikat harus memiliki nama kolom yang berbeda dengan kolom aslinya.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan operasi umum lainnya di panda:<\/span><\/p>\n Cara mencetak Pandas DataFrame tanpa indeks<\/a> Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk membuat kolom duplikat di pandas DataFrame: df[‘ my_column_duplicate ‘] = df. loc [:, ‘ my_column ‘] Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya. Contoh: Buat kolom duplikat di Pandas DataFrame Misalkan kita memiliki panda DataFrame berikut: import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({‘ […]<\/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_duplicate<\/span> '] = df. loc<\/span> [:, ' my_column<\/span> ']\n<\/strong><\/pre>\n Contoh: Buat kolom duplikat di Pandas DataFrame<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29, 32],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4, 5],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12, 8]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n points assists rebounds\n0 25 5 11\n1 12 7 8\n2 15 7 10\n3 14 9 6\n4 19 12 6\n5 23 9 5\n6 25 9 9\n7 29 4 12\n8 32 5 8\n<\/strong><\/pre>\n #create duplicate points column\n<\/span>df[' duplicate_points<\/span> '] = df. loc<\/span> [:, ' points<\/span> ']\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n points assists rebounds points_duplicate\n0 25 5 11 25\n1 12 7 8 12\n2 15 7 10 15\n3 14 9 6 14\n4 19 12 6 19\n5 23 9 5 23\n6 25 9 9 25\n7 29 4 12 29\n8 32 5 8 32<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #attempt to create duplicate points column\n<\/span>df[' points<\/span> '] = df. loc<\/span> [:, ' points<\/span> ']\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n points assists rebounds\n0 25 5 11\n1 12 7 8\n2 15 7 10\n3 14 9 6\n4 19 12 6\n5 23 9 5\n6 25 9 9\n7 29 4 12\n8 32 5 8\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h2>\n
Cara menampilkan semua baris di Pandas DataFrame<\/a>
Cara memeriksa tipe semua kolom di Pandas DataFrame<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"