Как создать дубликат столбца в pandas dataframe

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для создания дублирующего столбца в DataFrame pandas:

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

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример. Создайте дубликат столбца в Pandas DataFrame.

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas:

 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

Мы можем использовать следующий код, чтобы создать дубликат столбца точек и назвать егоpoints_duulate :

 #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

Обратите внимание, что столбецpoints_duulate содержит точно такие же значения, что и столбец точек .

Обратите внимание, что имя дублирующего столбца должно отличаться от имени исходного столбца, иначе дублирующийся столбец не будет создан.

Например, если мы попытаемся использовать следующий код для создания дублирующего столбца, это не сработает:

 #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

Повторяющихся столбцов не создано.

Дубликат столбца должен иметь другое имя, чем исходный столбец.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Как распечатать Pandas DataFrame без индекса
Как отобразить все строки в DataFrame Pandas
Как проверить тип всех столбцов в Pandas DataFrame