Как добавить массив numpy в dataframe pandas
Иногда вам может потребоваться добавить массив NumPy в качестве нового столбца в DataFrame pandas.
К счастью, вы можете легко сделать это, используя следующий синтаксис:
df[' new_column '] = array_name. tolist ()
В этом руководстве показаны некоторые примеры практического использования этого синтаксиса.
Пример 1. Добавьте массив NumPy в качестве нового столбца в DataFrame.
В следующем коде показано, как создать DataFrame pandas для хранения некоторой статистики баскетболиста и добавить массив NumPy в качестве нового столбца с надписью «blocks»:
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
Обратите внимание, что в новом DataFrame теперь есть дополнительный столбец под названием Blocks .
Пример 2. Добавление матрицы NumPy в качестве новых столбцов в DataFrame
В следующем коде показано, как создать DataFrame pandas для хранения некоторой статистики баскетболиста и добавить массив NumPy в качестве нового столбца с надписью «blocks»:
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
Обратите внимание, что имена столбцов матрицы, которую мы добавили в DataFrame, имеют имена столбцов по умолчанию 0 и 1 .
Мы можем легко переименовать эти столбцы с помощью функции df.columns :
#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
Дополнительные ресурсы
Как объединить несколько кадров данных Pandas
Как объединить два фрейма данных Pandas в индексе
Как преобразовать DataFrame Pandas в массив NumPy
Как переименовать столбцы в Pandas