[Pandas] Pandas Cheat Sheet(Make New Columns)

Make New Columns¶

In [1]:

import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np

In [2]:

df = sns.load_dataset("iris")
df.head()

Out[2]:

	sepal_length	sepal_width	petal_length	petal_width	species
0	5.1	3.5	1.4	0.2	setosa
1	4.9	3.0	1.4	0.2	setosa
2	4.7	3.2	1.3	0.2	setosa
3	4.6	3.1	1.5	0.2	setosa
4	5.0	3.6	1.4	0.2	setosa

새로운 열 추가¶

단일 열 추가¶

In [3]:

df['all_length'] = df.sepal_length + df.petal_length
df

Out[3]:

	sepal_length	sepal_width	petal_length	petal_width	species	all_length
0	5.1	3.5	1.4	0.2	setosa	6.5
1	4.9	3.0	1.4	0.2	setosa	6.3
2	4.7	3.2	1.3	0.2	setosa	6.0
3	4.6	3.1	1.5	0.2	setosa	6.1
4	5.0	3.6	1.4	0.2	setosa	6.4
...	...	...	...	...	...	...
145	6.7	3.0	5.2	2.3	virginica	11.9
146	6.3	2.5	5.0	1.9	virginica	11.3
147	6.5	3.0	5.2	2.0	virginica	11.7
148	6.2	3.4	5.4	2.3	virginica	11.6
149	5.9	3.0	5.1	1.8	virginica	11.0

150 rows × 6 columns

• 단일행을 추가하고 싶을때는 다음과 같은 방법으로 추가합니다..

여러 열 추가: assign¶

In [4]:

df = df.assign(sepal2=lambda df: df.sepal_length*df.sepal_width,
               petal2=lambda df: df.petal_length*df.petal_width)
df

Out[4]:

	sepal_length	sepal_width	petal_length	petal_width	species	all_length	sepal2	petal2
0	5.1	3.5	1.4	0.2	setosa	6.5	17.85	0.28
1	4.9	3.0	1.4	0.2	setosa	6.3	14.70	0.28
2	4.7	3.2	1.3	0.2	setosa	6.0	15.04	0.26
3	4.6	3.1	1.5	0.2	setosa	6.1	14.26	0.30
4	5.0	3.6	1.4	0.2	setosa	6.4	18.00	0.28
...	...	...	...	...	...	...	...	...
145	6.7	3.0	5.2	2.3	virginica	11.9	20.10	11.96
146	6.3	2.5	5.0	1.9	virginica	11.3	15.75	9.50
147	6.5	3.0	5.2	2.0	virginica	11.7	19.50	10.40
148	6.2	3.4	5.4	2.3	virginica	11.6	21.08	12.42
149	5.9	3.0	5.1	1.8	virginica	11.0	17.70	9.18

150 rows × 8 columns

• assign은 여러열을 추가하고 싶을때 사용하는 함수입니다.
• 다음은 sepal_length와 sepal_width을 곱하여 나온값을 Area라는 새로운 열로 추가합니다.

구간 나누기¶

In [5]:

pd.qcut(df.sepal2, 2, labels=False)

Out[5]:

0      1
1      0
2      0
3      0
4      1
      ..
145    1
146    0
147    1
148    1
149    1
Name: sepal2, Length: 150, dtype: int64

• qcut는 원하는 열의 구간을 나누어 주는 함수입니다.

• 옵션으로 숫자2를 입력하면 다음과 같이 2개의 구간으로 나누어줍니다.

In [6]:

pd.qcut(df.sepal2, 2, labels=["low", "high"])

Out[6]:

0      high
1       low
2       low
3       low
4      high
       ... 
145    high
146     low
147    high
148    high
149    high
Name: sepal2, Length: 150, dtype: category
Categories (2, object): ['low' < 'high']

• 다음과 같이 labels 옵션을 사용하여 object형태로 표현할 수도 있습니다.

In [7]:

from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style>.container {width:90% !important;}</style>"))