Pandas dataframe에 numpy 배열을 추가하는 방법

때로는 NumPy 배열을 pandas DataFrame에 새 열로 추가하고 싶을 수도 있습니다.

다행히도 다음 구문을 사용하면 쉽게 이 작업을 수행할 수 있습니다.

 df[' new_column '] = array_name. tolist ()

이 튜토리얼에서는 이 구문의 실제 사용에 대한 몇 가지 예를 보여줍니다.

예시 1: NumPy 배열을 DataFrame의 새 열로 추가

다음 코드는 농구 선수 통계를 보관하기 위해 pandas DataFrame을 생성하고 “blocks”라는 레이블이 붙은 새 열로 NumPy 배열을 추가하는 방법을 보여줍니다.

 import numpy as np
import pandas as pd

#create pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#create NumPy array for 'blocks'
blocks = np. array ([2, 3, 1, 0, 2, 7, 8, 2])

#add 'blocks' array as new column in DataFrame
df[' blocks '] = blocks. tolist ()

#display the DataFrame
print(df)

   points assists rebounds blocks
0 25 5 11 2
1 12 7 8 3
2 15 7 10 1
3 14 9 6 0
4 19 12 6 2
5 23 9 5 7
6 25 9 9 8
7 29 4 12 2

이제 새 DataFrame에는 Blocks 라는 추가 열이 있습니다.

예 2: DataFrame의 새 열로 NumPy 행렬 추가

다음 코드는 농구 선수 통계를 보관하기 위해 pandas DataFrame을 생성하고 “blocks”라는 레이블이 붙은 새 열로 NumPy 배열을 추가하는 방법을 보여줍니다.

 import numpy as np
import pandas as pd

#create pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23

#create NumPy matrix
mat = np.matrix([[2, 3],
                 [1, 0],
                 [2, 7],
                 [8, 2],
                 [3, 4],
                 [7, 7],
                 [7, 5],
                 [6, 3]])

#add NumPy matrix as new columns in DataFrame
df_new = pd. concat ([df, pd.DataFrame(mat)], axis= 1 )

#display new DataFrame
print(df_new)

   points assists rebounds 0 1
0 25 5 11 2 3
1 12 7 8 1 0
2 15 7 10 2 7
3 14 9 6 8 2
4 19 12 6 3 4
5 23 9 5 7 7
6 25 9 9 7 5
7 29 4 12 6 3

DataFrame에 추가한 행렬의 열 이름에는 기본 열 이름인 0 과 1이 지정되어 있습니다.

df.columns 함수를 사용하여 이러한 열의 이름을 쉽게 바꿀 수 있습니다.

 #rename columns
df_new. columns = ['pts', 'ast', 'rebs', 'new1', 'new2']

#display DataFrame
print(df_new)

pts ast rebs new1 new2
0 25 5 11 2 3
1 12 7 8 1 0
2 15 7 10 2 7
3 14 9 6 8 2
4 19 12 6 3 4
5 23 9 5 7 7
6 25 9 9 7 5
7 29 4 12 6 3

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