[PYTHON] Fonction pratique pour ajouter des colonnes n'importe où dans Pandas DataFrame
Si vous souhaitez ajouter une colonne n'importe où dans le Pandas DataFrame, utilisez pandas.DataFrame.insert Cela peut être réalisé en l'utilisant, mais il y a quelques plaintes.
--Non immuable (DataFrame est directement réécrit / méthode destructive / pas d'option en place)
- L'endroit à ajouter doit être spécifié par la valeur numérique de l'index
- Difficile à comprendre --Il est difficile de spécifier quelque chose comme "ajouter après col1" --Le nom est ignoré même si vous entrez Series, vous devez donc le spécifier séparément.
- Impossible d'entrer DataFrame
J'ai écrit une fonction pratique pour résoudre ces problèmes.
la mise en oeuvre
from typing import Union, Optional
import pandas as pd
def insert_columns(
df: pd.DataFrame,
data: Union[pd.Series, pd.DataFrame],
*,
before: Optional[str] = None,
after: Optional[str] = None,
allow_duplicates: bool = False,
inplace: bool = False,
) -> pd.DataFrame:
if not inplace:
df = df.copy()
if not (after is None) ^ (before is None):
raise ValueError('Specify only "before" or "after"')
if before:
loc = df.columns.get_loc(before)
else:
loc = df.columns.get_loc(after) + 1
if type(data) is pd.Series:
df.insert(loc, data.name, data, allow_duplicates)
elif type(data) is pd.DataFrame:
for column in data.columns[::-1]:
df.insert(loc, column, data[column], allow_duplicates)
return df
--Spécifiez le nom de la colonne pour «avant» ou «après» --Par défaut, le DataFrame d'entrée n'est pas directement réécrit. --Récrire directement en spécifiant ʻinplace = True`
Comment utiliser
Utilisez l'ensemble de données iris de sklearn comme exemple de données.
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
target = pd.Series(iris.target_names[iris.target], name='target')
df.head()
target.head()
Essayez d'ajouter une cible après «largeur sépale (cm)» dans df.
insert_columns(df, target, after='sepal width (cm)')
Dans cet exemple, Series est ajouté, mais DataFrame peut également être spécifié.
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