Une autre façon d'insérer une nouvelle colonne dans un DataFrame Pandas est d'utiliser la méthode insert . La méthode insert prend trois arguments : loc , column et value . loc est l'indice de la colonne où nous voulons insérer la nouvelle colonne.
La fonction "assign()" permet notamment de créer une nouvelle colonne. Vous pouvez utiliser une colonne de votre dataframe en paramètre. Une simple assignation de la nouvelle colonne permet également de la créer. Si vous ne voulez modifier qu'une valeur précise, vous pouvez utiliser la méthode "loc()".
La fonction append() dans Pandas DataFrame est utilisée pour ajouter des lignes d'autres objets DataFrame à la fin du DataFrame donné, renvoyant ainsi un nouvel objet DataFrame. Elle ne modifie pas le DataFrame original; à la place, un nouveau est créé qui inclut les données originales et ajoutées.
Pour accéder à une colonne d'un data frame, il suffit d'utiliser la syntaxe nom_dataframe[nom_colonne] . Ainsi, on accède à la variable email de notre data frame clients . La syntaxe permet une lecture assez claire de ce à quoi on essaie d'accéder.
Pour créer une DataFrame avec des colonnes vides, il faut utiliser le paramètre "colums" dans le constructeur de la DataFrame. On peut alors indiquer une série contenant les colonnes désignées par leurs intitulés. Il est également possible d'utiliser des index plutôt que des colonnes pour contenir les données.
Vous pouvez le faire soit en changeant directement l'attribut, soit avec la fonction "set_option()". Pour pouvoir afficher tous les noms de colonnes, vous pouvez également utiliser les méthodes et attributs de l'objet "columns". La méthode "toList()" transforme l'objet en liste, ce qui permet de l'afficher entièrement.
Pour Insérer une colonne pour un indice donné le plus simple est de passer directement par la fonction numpy insert.
Ajouter une colonne de 1 à une matrice 1D
On peut utiliser la fonction numpy concatenate: >>> Y_new = np. concatenate([np. ones(1),Y_new]) >>> Y_new array([ 1., 11., 64., 20.])
La méthode la plus simple pour supprimer une colonne d'un DataFrame consiste à utiliser la méthode drop . Vous pouvez utiliser la méthode drop avec le paramètre axis=1 pour indiquer que vous souhaitez supprimer une colonne.
La fonction colnames() permet de renommer le nom des colonnes d'un dataframe .
Il est possible également de transformer plusieurs colonnes ou toutes les colonnes d'un dataframe en accompagnant la méthode « to_numeric » avec la méthode « apply() »: Cette fonction tentera de transformer des objets non numériques tels que des chaînes en entiers ou en nombre à virgule flottante.
La fonction Pandas permettant de faire une concaténation est la fonction concat . Pour concaténer plusieurs data frames, il suffit de placer l'ensemble de ceux-ci dans une liste, et d'utiliser la fonction concat sur cette liste. Le souci d'une concaténation, c'est qu'elle ne gère pas du tout les index par défaut.
Dans l'Explorateur d'objets, cliquez avec le bouton droit sur la table dans laquelle vous souhaitez ajouter des colonnes et choisissez Conception. Sélectionnez la première cellule vide dans la colonne Nom de la colonne. Tapez le nom de la colonne dans la cellule. Le nom de la colonne est une valeur requise.
Arrays : c'est une séquence qui permet de représenter de manière compacte une liste de valeurs toutes du même type (élémentaire). Sa taille n'est pas fixe contrairement aux arrays numpy.
Les tableaux en Python
Il n'est pas possible de modifier un tuple après sa création (on parle d'objet "immutable"), si vous essayez de modifier un tuple existant, l'interpréteur Python vous renverra une erreur.
La fonction tolist() est une méthode intégrée dans Pandas qui convertit un DataFrame en liste. Vous appelez simplement cette fonction sur votre DataFrame et elle renvoie une liste. Comme vous pouvez le voir, la fonction tolist() renvoie une liste de listes, où chaque liste interne correspond à une ligne du DataFrame.
Comment supprimer une ligne ou une colonne dans un Dataframe Pandas ? Pour supprimer une ligne ou une colonne dans un Dataframe, vous devez utiliser la méthode drop() disponible dans le Dataframe.