Veamos cómo crear una columna en el marco de datos de pandas usando for loop. Dicha operación es necesaria a veces cuando necesitamos procesar los datos del marco de datos creado anteriormente para ese propósito, necesitamos este tipo de cálculo para poder procesar los datos existentes y crear una columna separada para almacenar los datos.
Se puede hacer fácilmente mediante for-loop. Los datos de la columna se pueden tomar del marco de datos existente o de cualquiera de la array.
# importing libraries
import pandas as pd
import numpy as np
raw_Data = {'Voter_name': ['Geek1', 'Geek2', 'Geek3', 'Geek4',
'Geek5', 'Geek6', 'Geek7', 'Geek8'],
'Voter_age': [15, 23, 25, 9, 67, 54, 42, np.NaN]}
df = pd.DataFrame(raw_Data, columns = ['Voter_name', 'Voter_age'])
# //DataFrame will look like
#
# Voter_name Voter_age
# Geek1 15
# Geek2 23
# Geek3 25
# Geek4 09
# Geek5 67
# Geek6 54
# Geek7 42
# Geek8 not a number
eligible = []
# For each row in the column
for age in df['Voter_age']:
if age >= 18: # if Voter eligible
eligible.append('Yes')
elif age < 18: # if voter is not eligible
eligible.append("No")
else:
eligible.append("Not Sure")
# Create a column from the list
df['Voter'] = eligible
print(df)
Producción:
Voter_name Voter_age Voter 0 Geek1 15 No 1 Geek2 23 Yes 2 Geek3 25 Yes 3 Geek4 9 No 4 Geek5 67 Yes 5 Geek6 54 Yes 6 Geek7 42 Yes 7 Geek8 NaN Not Sure
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por PranchalKatiyar y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA