วิธีสร้างสิ่งอันดับจากสองคอลัมน์ใน pandas

คุณสามารถใช้ไวยากรณ์พื้นฐานต่อไปนี้เพื่อสร้างทูเพิลจากสองคอลัมน์ใน Pandas DataFrame:

 df[' new_column '] = list(zip(df. column1 , df. column2 ))

สูตรเฉพาะนี้จะสร้างคอลัมน์ใหม่ที่เรียกว่า new_column ซึ่งเป็นทูเพิลที่เกิดจาก column1 และ column2 ใน DataFrame

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่าง: สร้างสิ่งอันดับจากสองคอลัมน์ใน Pandas

สมมติว่าเรามี DataFrame แพนด้าต่อไปนี้ซึ่งมีข้อมูลเกี่ยวกับผู้เล่นบาสเกตบอลต่างๆ:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists
0 to 18 5
1 B 22 7
2 C 19 7
3 D 14 9
4 E 14 12
5 F 11 9
6 G 20 9
7:28 a.m. 4

เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อสร้างคอลัมน์ใหม่ที่เรียกว่า Assist_points ซึ่งเป็นสิ่งทูเพิลที่เกิดจากค่าของ คอลัมน์จุด และคอลัมน์ ช่วยเหลือ :

 #create new column that is a tuple of points and assists columns
df[' points_assists '] = list(zip(df. points , df. assists ))

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists points_assists
0 to 18 5 (18.5)
1 B 22 7 (22, 7)
2 C 19 7 (19, 7)
3 D 14 9 (14, 9)
4 E 14 12 (14, 12)
5 F 11 9 (11, 9)
6 G 20 9 (20, 9)
7:28 4 (28.4)

คอลัมน์ใหม่ที่เรียกว่า Assist_points เป็นสิ่งทูเพิลที่เกิดจากคอลัมน์ จุด และ ช่วยเหลือ

โปรดทราบว่าคุณสามารถรวมมากกว่าสองคอลัมน์ในทูเพิลได้หากต้องการ

ตัวอย่างเช่น โค้ดต่อไปนี้แสดงวิธีสร้างทูเพิลที่ใช้ค่าจากสามคอลัมน์ดั้งเดิมของ DataFrame:

 #create new column that is a tuple of team, points and assists columns
df[' all_columns '] = list(zip(df. team , df. points , df. assists ))

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists all_columns
0 A 18 5 (A, 18, 5)
1 B 22 7 (B, 22, 7)
2 C 19 7 (C, 19, 7)
3 D 14 9 (D, 14, 9)
4 E 14 12 (E, 14, 12)
5 F 11 9 (F, 11, 9)
6 G 20 9 (G, 20, 9)
7 A.M. 28 4 (H.28.4)

คุณสามารถใช้ไวยากรณ์พื้นฐานเดียวกันนี้เพื่อสร้างคอลัมน์ทูเพิลที่มีคอลัมน์ได้มากเท่าที่คุณต้องการ

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทั่วไปอื่น ๆ ในแพนด้า:

วิธีลบแถวที่ซ้ำกันใน Pandas
วิธีลบคอลัมน์ที่ซ้ำกันใน Pandas
วิธีนับจำนวนซ้ำในแพนด้า