<\/p>\n
Bazen bir pandan\u0131n DataFrame’ine yeni bir s\u00fctun olarak bir NumPy dizisi eklemek isteyebilirsiniz.<\/span><\/p>\n Neyse ki, a\u015fa\u011f\u0131daki s\u00f6zdizimini kullanarak bunu kolayca yapabilirsiniz:<\/span><\/p>\n Bu e\u011fitimde bu s\u00f6zdiziminin pratik kullan\u0131m\u0131na ili\u015fkin baz\u0131 \u00f6rnekler g\u00f6sterilmektedir.<\/span><\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki kod, baz\u0131 basketbol oyuncu istatistiklerini tutmak ve “bloklar” etiketli yeni bir s\u00fctun olarak bir NumPy dizisi eklemek i\u00e7in pandas DataFrame’in nas\u0131l olu\u015fturulaca\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir:<\/span><\/p>\n Yeni DataFrame’in art\u0131k Blocks<\/em> ba\u015fl\u0131kl\u0131 ek bir s\u00fctuna sahip oldu\u011funu unutmay\u0131n.<\/span><\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki kod, baz\u0131 basketbol oyuncu istatistiklerini tutmak ve “bloklar” etiketli yeni bir s\u00fctun olarak bir NumPy dizisi eklemek i\u00e7in pandas DataFrame’in nas\u0131l olu\u015fturulaca\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir:<\/span><\/p>\n DataFrame’e ekledi\u011fimiz matrisin s\u00fctun adlar\u0131na varsay\u0131lan s\u00fctun adlar\u0131n\u0131n 0<\/strong> ve 1<\/strong> olarak verildi\u011fini unutmay\u0131n.<\/span><\/p>\n Bu s\u00fctunlar\u0131 df.columns<\/strong> i\u015flevini kullanarak kolayca yeniden adland\u0131rabiliriz:<\/span><\/p>\n Birden fazla Pandas DataFrame’i nas\u0131l istifleyebilirim?<\/a> Bazen bir pandan\u0131n DataFrame’ine yeni bir s\u00fctun olarak bir NumPy dizisi eklemek isteyebilirsiniz. Neyse ki, a\u015fa\u011f\u0131daki s\u00f6zdizimini kullanarak bunu kolayca yapabilirsiniz: df[‘ new_column ‘] = array_name. tolist () Bu e\u011fitimde bu s\u00f6zdiziminin pratik kullan\u0131m\u0131na ili\u015fkin baz\u0131 \u00f6rnekler g\u00f6sterilmektedir. \u00d6rnek 1: DataFrame’de yeni bir s\u00fctun olarak bir NumPy dizisi ekleme A\u015fa\u011f\u0131daki kod, baz\u0131 basketbol oyuncu istatistiklerini […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1243","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-rehber"],"yoast_head":"\n df[' new_column<\/span> '] = array_name. tolist<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n \u00d6rnek 1: DataFrame’de yeni bir s\u00fctun olarak bir NumPy dizisi ekleme<\/strong><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> pandas as<\/span> pd<\/span>\n\n#create pandas DataFrame\n<\/span>df = pd.DataFrame({' 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]})\n\n#create NumPy array for 'blocks'\n<\/span>blocks = np. array<\/span> ([2, 3, 1, 0, 2, 7, 8, 2])\n\n#add 'blocks' array as new column in DataFrame\n<\/span>df[' blocks<\/span> '] = blocks. tolist<\/span> ()\n\n#display the DataFrame\n<\/span>print(df)\n\n points assists rebounds blocks\n0 25 5 11 2\n1 12 7 8 3\n2 15 7 10 1\n3 14 9 6 0\n4 19 12 6 2\n5 23 9 5 7\n6 25 9 9 8\n7 29 4 12 2\n<\/strong><\/pre>\n \u00d6rnek 2: NumPy Matrisini DataFrame’e Yeni S\u00fctunlar Olarak Ekleme<\/strong><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> pandas as<\/span> pd<\/span>\n\n#create pandas DataFrame\n<\/span>df = pd.DataFrame({' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23\n\n#create NumPy matrix\n<\/span>mat = np.matrix([[2, 3],\n [1, 0],\n [2, 7],\n [8, 2],\n [3, 4],\n [7, 7],\n [7, 5],\n [6, 3]])\n\n#add NumPy matrix as new columns in DataFrame\n<\/span>df_new = pd. concat<\/span> ([df, pd.DataFrame(mat)], axis= 1<\/span> )\n\n#display new DataFrame\n<\/span>print(df_new)\n\n points assists rebounds 0 1\n0 25 5 11 2 3\n1 12 7 8 1 0\n2 15 7 10 2 7\n3 14 9 6 8 2\n4 19 12 6 3 4\n5 23 9 5 7 7\n6 25 9 9 7 5\n7 29 4 12 6 3\n<\/strong><\/pre>\n #rename columns<\/span>\ndf_new. columns<\/span> = ['pts', 'ast', 'rebs', 'new1', 'new2']<\/span>\n\n#display DataFrame<\/span>\nprint(df_new)\n<\/span>\npts ast rebs new1 new2\n0 25 5 11 2 3\n1 12 7 8 1 0\n2 15 7 10 2 7\n3 14 9 6 8 2\n4 19 12 6 3 4\n5 23 9 5 7 7\n6 25 9 9 7 5\n7 29 4 12 6 3\n<\/span><\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Ek kaynaklar<\/strong><\/span><\/h3>\n
Dizinde iki Pandas DataFrame nas\u0131l birle\u015ftirilir
Pandas DataFrame’i NumPy dizisine d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme<\/a>
Pandalar’da s\u00fctunlar nas\u0131l yeniden adland\u0131r\u0131l\u0131r?<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"