Pandas:열이 존재하지 않는 경우 열을 만드는 방법

Pandas DataFrame에 열이 아직 없는 경우 다음 기본 구문을 사용하여 열을 생성할 수 있습니다.

 df[' my_column '] = df. get (' my_column ', df[' col1 '] * df[' col2 ']) 

이 특정 구문은 my_column 이라는 새 열이 DataFrame에 아직 존재하지 않고 기존 열 col1 및 col2 의 곱으로 정의된 경우 생성합니다.

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas에 열이 없으면 생성합니다.

다음과 같은 팬더 DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' day ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],
                   ' sales ': [4, 6, 5, 8, 14, 13, 13, 12, 9, 8, 19, 14],
                   ' price ': [1, 2, 2, 1, 2, 4, 4, 3, 3, 2, 2, 3]})

#view DataFrame
print (df)

    day sales price
0 1 4 1
1 2 6 2
2 3 5 2
3 4 8 1
4 5 14 2
5 6 13 4
6 7 13 4
7 8 12 3
8 9 9 3
9 10 8 2
10 11 19 2
11 12 14 3

이제 아직 존재하지 않는 경우 가격 이라는 열을 추가하고 이를 각 값이 100인 열로 정의한다고 가정해 보겠습니다.

 #attempt to add column called 'price'
df[' price '] = df. get (' price ', 100)    

#view updated DataFrame
print (df)

    day sales price
0 1 4 1
1 2 6 2
2 3 5 2
3 4 8 1
4 5 14 2
5 6 13 4
6 7 13 4
7 8 12 3
8 9 9 3
9 10 8 2
10 11 19 2
11 12 14 3

가격 이라는 열이 이미 존재하므로 pandas는 이를 DataFrame에 추가하지 않습니다.

그러나 아직 존재하지 않는 경우 수익 이라는 새 열을 추가하고 값이 판매 및 가격 열의 곱인 열로 정의한다고 가정해 보겠습니다.

 #attempt to add column called 'revenue'
df[' revenue '] = df. get (' revenue ', df[' sales '] * df[' price '])

#view updated DataFrame
print (df)

    day sales price revenue
0 1 4 1 4
1 2 6 2 12
2 3 5 2 10
3 4 8 1 8
4 5 14 2 28
5 6 13 4 52
6 7 13 4 52
7 8 12 3 36
8 9 9 3 27
9 10 8 2 16
10 11 19 2 38
11 12 14 3 42

이 수익 열은 아직 존재하지 않기 때문에 DataFrame에 추가됩니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

조건에 따라 Pandas DataFrame에서 행을 삭제하는 방법
여러 조건에서 Pandas DataFrame을 필터링하는 방법
Pandas DataFrame에서 “NOT IN” 필터를 사용하는 방법