Jak utworzyć zduplikowaną kolumnę w pandas dataframe

Możesz użyć następującej podstawowej składni, aby utworzyć zduplikowaną kolumnę w ramce DataFrame pandy:

 df[' my_column_duplicate '] = df. loc [:, ' my_column ']

Poniższy przykład pokazuje, jak zastosować tę składnię w praktyce.

Przykład: utwórz zduplikowaną kolumnę w Pandas DataFrame

Załóżmy, że mamy następującą ramkę DataFrame pand:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29, 32],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4, 5],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12, 8]})

#view DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6
5 23 9 5
6 25 9 9
7 29 4 12
8 32 5 8

Możemy użyć poniższego kodu, aby utworzyć duplikat kolumny punktów i nadać jej nazwę point_duplicate :

 #create duplicate points column
df[' duplicate_points '] = df. loc [:, ' points ']

#view updated DataFrame
print (df)

   points assists rebounds points_duplicate
0 25 5 11 25
1 12 7 8 12
2 15 7 10 15
3 14 9 6 14
4 19 12 6 19
5 23 9 5 23
6 25 9 9 25
7 29 4 12 29
8 32 5 8 32

Zwróć uwagę, że kolumna point_duplicate zawiera dokładnie te same wartości co kolumna point .

Należy pamiętać, że zduplikowana kolumna musi mieć inną nazwę niż kolumna oryginalna, w przeciwnym razie zduplikowana kolumna nie zostanie utworzona.

Na przykład, jeśli spróbujemy użyć poniższego kodu do utworzenia zduplikowanej kolumny, nie zadziała to:

 #attempt to create duplicate points column
df[' points '] = df. loc [:, ' points ']

#view updated DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6
5 23 9 5
6 25 9 9
7 29 4 12
8 32 5 8

Nie utworzono żadnych zduplikowanych kolumn.

Zduplikowana kolumna musi mieć inną nazwę niż kolumna oryginalna.

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe operacje na pandach:

Jak wydrukować Pandas DataFrame bez pliku indeksowego
Jak wyświetlić wszystkie wiersze w ramce danych Pandas
Jak sprawdzić typ wszystkich kolumn w Pandas DataFrame