<\/p>\n
Metod\u0119 sign()<\/strong> mo\u017cna wykorzysta\u0107 do dodania nowych kolumn do ramki DataFrame pandy.<\/span><\/p>\n Ta metoda wykorzystuje nast\u0119puj\u0105c\u0105 podstawow\u0105 sk\u0142adni\u0119:<\/span><\/p>\n Nale\u017cy zauwa\u017cy\u0107, \u017ce ta metoda wy\u015bwietli tylko now\u0105 ramk\u0119 DataFrame na konsoli, ale w rzeczywisto\u015bci nie zmodyfikuje oryginalnej ramki DataFrame.<\/span><\/p>\n Aby zmodyfikowa\u0107 oryginaln\u0105 ramk\u0119 DataFrame, musisz zapisa\u0107 wyniki metody scribe()<\/strong> w nowej zmiennej.<\/span><\/p>\n Poni\u017csze przyk\u0142ady pokazuj\u0105, jak u\u017cywa\u0107 metody przypisania()<\/strong> na r\u00f3\u017cne sposoby z nast\u0119puj\u0105c\u0105 ramk\u0105 DataFrame pand:<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy kod pokazuje, jak za pomoc\u0105 metody scribe()<\/strong> doda\u0107 do DataFrame now\u0105 zmienn\u0105 o nazwie punkty2<\/strong> , kt\u00f3rej warto\u015bci s\u0105 r\u00f3wne warto\u015bciom w kolumnie punkt\u00f3w<\/strong> pomno\u017conym przez dwa:<\/span><\/p>\n Nale\u017cy pami\u0119ta\u0107, \u017ce ta metoda przypisania()<\/strong> nie modyfikuje oryginalnej ramki DataFrame.<\/span><\/span><\/p>\n Je\u015bli wydrukujemy oryginaln\u0105 DataFrame, zobaczymy, \u017ce pozostaje ona niezmieniona:<\/span><\/p>\n Aby zapisa\u0107 wyniki metody przypisania()<\/strong> , mo\u017cemy zapisa\u0107 wyniki w nowej ramce DataFrame:<\/span><\/p>\n Nowa ramka danych o nazwie df_new<\/strong> zawiera teraz utworzon\u0105 przez nas kolumn\u0119 punkty2<\/strong> .<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy kod pokazuje, jak u\u017cy\u0107 metody przypisania()<\/strong> w celu dodania trzech nowych zmiennych do ramki DataFrame:<\/span><\/p>\n Nale\u017cy zauwa\u017cy\u0107, \u017ce do ramki DataFrame dodano trzy nowe kolumny.<\/span><\/p>\n Uwaga<\/strong> : pe\u0142n\u0105 dokumentacj\u0119 metody pandy scribe()<\/strong> mo\u017cna znale\u017a\u0107 tutaj<\/a> .<\/span><\/p>\n Poni\u017csze samouczki wyja\u015bniaj\u0105, jak korzysta\u0107 z innych typowych funkcji pand:<\/span><\/p>\n Jak korzysta\u0107 z funkcji opisu () w Pandach<\/a> Metod\u0119 sign() mo\u017cna wykorzysta\u0107 do dodania nowych kolumn do ramki DataFrame pandy. Ta metoda wykorzystuje nast\u0119puj\u0105c\u0105 podstawow\u0105 sk\u0142adni\u0119: df. assign (new_column = values) Nale\u017cy zauwa\u017cy\u0107, \u017ce ta metoda wy\u015bwietli tylko now\u0105 ramk\u0119 DataFrame na konsoli, ale w rzeczywisto\u015bci nie zmodyfikuje oryginalnej ramki DataFrame. Aby zmodyfikowa\u0107 oryginaln\u0105 ramk\u0119 DataFrame, musisz zapisa\u0107 wyniki metody scribe() w nowej […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-3539","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n df. assign<\/span> (new_column = values)\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#define DataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})<\/span>\n\n#view DataFrame<\/span>\nprint<\/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<\/strong><\/pre>\n Przyk\u0142ad 1: Przypisz now\u0105 zmienn\u0105 do DataFrame<\/strong><\/span><\/h2>\n
#add new variable called points2\ndf. assign<\/span> (points2 = df.points<\/span> * 2<\/span> )<\/span>\n\n points<\/span> assists rebounds<\/span> points2\n0 25<\/span> 5<\/span> 11 50\n1 12<\/span> 7<\/span> 8 24\n2 15<\/span> 7<\/span> 10 30\n3 14<\/span> 9<\/span> 6 28\n4 19<\/span> 12<\/span> 6<\/span> 38\n5 23<\/span> 9<\/span> 5 46\n6 25<\/span> 9<\/span> 9 50\n7 29<\/span> 4<\/span> 12 58\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #print original DataFrame<\/span>\nprint<\/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\n<\/strong><\/pre>\n #add new variable called points2 and save results in new DataFrame\ndf. assign<\/span> (points2 = df.points<\/span> * 2<\/span> )\n\n#view new DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df_new)\n\n points assists rebounds points2\n0 25 5 11 50\n1 12 7 8 24\n2 15 7 10 30\n3 14 9 6 28\n4 19 12 6 38\n5 23 9 5 46\n6 25 9 9 50\n7 29 4 12 58\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Przyk\u0142ad 2: Przypisz wiele nowych zmiennych do DataFrame<\/strong><\/span><\/h2>\n
#add three new variables to DataFrame and store results in new DataFrame<\/span>\ndf_new = df. assign<\/span> (points2 = df. points<\/span> * 2<\/span> ,\n assists_rebs = df. assists<\/span> + df. rebounds<\/span> ,\n conference = ' Western<\/span> ')\n\n#view new DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df_new)\n\n points assists rebounds points2 assists_rebs conference\n0 25 5 11 50 16 Western\n1 12 7 8 24 15 Western\n2 15 7 10 30 17 Western\n3 14 9 6 28 15 Western\n4 19 12 6 38 18 Western\n5 23 9 5 46 14 Western\n6 25 9 9 50 18 Western\n7 29 4 12 58 16 Western\n<\/strong><\/pre>\n Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h2>\n
Jak korzysta\u0107 z funkcji idxmax() w Pandach<\/a>
Jak zastosowa\u0107 funkcj\u0119 do wybranych kolumn w Pandach<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"