Pandas atribuem

Usando a função Atribuir () em pandas, você pode adicionar novos segmentos a um DataFrame enquanto restaurava uma duplicata do item original. As seções recém -designadas substituirão as existentes. Um dos pacotes que tornam a coleta e a pesquisa de informações mais acessíveis são os pandas. Selecionamos um trabalho em mudança, determinamos os critérios sob os quais cada uma dessas modificações deve ser aplicada e depois passamos para as várias funções atribuídas. Quando há dois argumentos, o tipo de destino é o que nos diz que tipos devemos tentar. Com uma exceção que discutiremos em um segundo, isso será naturalmente o mesmo que o tipo inicial.

Como usar a função atribui () em pandas

Para usar a função atribuído () em pandas, primeiro, temos que entender sua sintaxe.

Sintaxe: Quadro de dados.Atribuir (** argumentos de palavra -chave, eu)

Onde,

Argumentos de palavra -chave: Os nomes das colunas e frases de gato, servem como argumentos de palavras -chave. Se as qualidades puderem ser chamadas, o DataFrame os processar. Embora os pandas não verificem, o chamável não pode alterar o quadro de dados de entrada. Se as propriedades, como séries ou clusters, não forem chamáveis. Em certo sentido, eles são atribuídos. Um dicionário de cordas ou listas pode ser usado como argumentos de palavras -chave.

auto: Ele retorna um quadro de dados totalmente novo com colunas que foram adicionadas aos existentes como uma saída.

Agora podemos entender como a função cession () de pandas opera. De qualquer forma, não podemos reduzir significativamente o tamanho do nosso quadro de dados, porque todo o número de 64 bytes ocupa a mesma quantidade de espaço que 64 bytes de cordas ou valores de ponto flutuante, assim como 100 libras de tijolos pesam o mesmo que 100 libras de blocos. Simplificamos o processo de desencorajar esses segmentos posteriores. Temos incrivelmente poucas características aqui, por isso, se criarmos uma capacidade que pegue um subconjunto de um subconjunto de coluna e tenta determinar para a menor forma que pode tomar, ele deve ser capaz de operar. Os exemplos a seguir ajudarão você a compreendê -lo melhor.

Exemplo 1: Usando a função Atribuir () em pandas

A temperatura será calculada neste exemplo usando o método atribuir (). Enquanto o módulo Numpy funciona principalmente com dados numéricos, o módulo pandas funciona principalmente com dados tabulares. Depois de importar os módulos, criaremos um quadro de dados no qual possamos aplicar a função Atribuir ().

A função Lambda tem o mesmo potencial de se comportar como uma função padrão especificada usando a palavra -chave def de python. Podemos ver nosso quadro de dados usando a função print () e passar o nome do nosso quadro de dados após aplicar a função Atribuir (), i.e., "Df_assign" como um argumento na função print (). Você também pode ilustrá -lo apenas escrevendo o nome do quadro de dados.

Numpy é importado após pandas no script mencionado anteriormente. As temperaturas dos dois países são então registradas à medida que geramos o Índice de Dataframe e Dataframe para eles. Finalmente, utilizamos o método atribuir () para calcular as temperaturas usando a equação fornecida pelo programa. Quando atribuímos a função de impressão, a variável DF, que representa o quadro de dados, calcula a equação matemática e imprime a saída vista anteriormente. A função atribui () calibra a equação, que considera variáveis. Para converter de graus Fahrenheit em graus Celsius, 32 é adicionado aos valores dessa variável "A" junto com Lambda. Em seguida, o comando completa esta equação e produz os resultados.

Exemplo 2: nova criação variável e uma atribuição constante

Antes de executar qualquer um desses exemplos, você deve importar pandas e fazer o quadro de dados necessário.

Nomeamos nosso DataFrame "S-Data". Este DataFrame inclui variáveis ​​para vendas e despesas e dados simulados para vendas para cada indivíduo. Podemos adicionar algumas variáveis ​​adicionais daqui, usando o método Atribuir ().

Se todos os indivíduos deste conjunto de dados forem empregados pelo mesmo negócio ou empresa, digamos que você esteja trabalhando com essas informações. Ao contrário de "S_Data", que contém apenas dados de funcionários que trabalham para a mesma empresa, outros quadros de dados podem ter registros para vendedores que trabalham para várias empresas. E se quiséssemos fazer uma variável para os indivíduos nesse quadro de dados que continham o nome da empresa? Com a função atribui (), podemos realizar o seguinte:

Adicionamos uma nova variável chamada "Business" neste caso. O valor da variável de negócios é o mesmo para cada fila de dados. Diz "hardware" como o valor. Tecnicamente falando, o valor é o mesmo para cada linha. É um valor de string, para ser mais preciso. Tendo afirmado que, ao criar variáveis ​​com valores constantes, com dados ou valor numéricos contínuos, podemos atribuir uma nova variável, além de adicionar valores textuais como neste exemplo.

Exemplo 3: Adicione uma variável de valor calculado com o método Atribuir ()

Usaremos o mesmo quadro de dados "s_data" neste exemplo. Para ser mais preciso, adicionaremos "lucro" como uma nova variável, vendas iguais menos custos (especialistas em finanças e contabilidade saberão que esse não é um método exato para calcular o lucro; no entanto, usaremos esse cálculo distorcido como exemplo.).

Usando este código, obteremos a seguinte saída:

Nesse caso, adicionamos uma nova coluna calculada chamada "lucro". O lucro, como pode ser visto, é apenas as vendas subtraindo as despesas. No entanto, lembre -se de que devemos usar os nomes “s_data.vendas "e" s_data.Despesas ”para se referir às variáveis ​​de vendas e despesas dentro de atribuir (). Também podemos nos referir a eles como "S_DATA ['Despesas']" e "S_DATA ['Sales']". Você pode escolher qualquer, mas para este exemplo, o mostrado anteriormente será usado.

Exemplo 4: Adicionando várias colunas usando a função Atribuir ()

Adicionaremos duas variáveis ​​simultaneamente neste exemplo. As variáveis ​​"negócios" e "lucro" serão adicionadas. Usaremos o mesmo quadro de dados dos exemplos anteriores 2 e 3, eu.e., s_data.

As variáveis ​​"lucro" e "negócios" são adicionados simultaneamente neste exemplo. Você verá que iniciamos uma nova linha de código para a segunda variável em termos de sintaxe. Você pode manter todo o seu código em uma única linha, se quiser, embora eu não sugiro particularmente. A substituição direta de seus dados originais é outra opção.

Basta executar o método Atribuir e enviar os resultados para o quadro de dados "S_DATA" especificado no nome original do DataFrame. Em certas situações, fazer isso é totalmente apropriado. Ocasionalmente, você pode querer substituir seus dados completamente.

Conclusão

Resumiremos dizendo que a função atribui () em pandas nos permite executar várias atribuições à medida que criamos uma referência de palavra dos nomes da seção. Neste tutorial, implementamos exemplos diferentes para ensinar como usar a função atribuído (), como adicionar uma nova coluna com valor ou dados constantes, como adicionar uma coluna com valores computados e como adicionar várias colunas em um quadro de dados Usando a função Atribuir ().