Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.
Dataframe.assign()
El método asigna nuevas columnas a un DataFrame, devolviendo un nuevo objeto (una copia) con las nuevas columnas agregadas a las originales. Las columnas existentes que se reasignan se sobrescribirán.
La longitud de la columna recién asignada debe coincidir con el número de filas en el marco de datos.
Sintaxis: DataFrame.assign(**kwargs)
Parámetros:
kwargs: las palabras clave son los nombres de las columnas. Si se puede llamar a los valores, se calculan en el DataFrame y se asignan a las nuevas columnas. El invocable no debe cambiar el DataFrame de entrada (aunque los pandas no lo verifican). Si los valores no son invocables (por ejemplo, una serie, un escalar o una array), simplemente se asignan.Devuelve: un nuevo DataFrame con las nuevas columnas además de todas las columnas existentes.
Para obtener un enlace al archivo CSV utilizado en el código, haga clic aquí
Ejemplo #1: Asigne una nueva columna llamada Revised_Salary
con un incremento del 10% del Salario original.
# importing pandas as pd import pandas as pd # Making data frame from the csv file df = pd.read_csv("nba.csv") # Printing the first 10 rows of # the data frame for visualization df[:10]
# increase the salary by 10 % df.assign(Revised_Salary = lambda x: df['Salary'] + df['Salary']/10)
Producción:
Ejemplo #2: Asignar más de una columna a la vez
# importing pandas as pd import pandas as pd # Making data frame from the csv file df = pd.read_csv("nba.csv") # First column ='New_Team', this column # will append '_GO' at the end of each team name. # Second column ='Revised_Salary' will increase # the salary of all employees by 10 % df.assign(New_team = lambda x: df['Team']+'_GO', Revised_Salary = lambda x: df['Salary'] + df['Salary'] / 10)
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Shubham__Ranjan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA