Spalten hinzufügen, umbenennen und löschen
Spalten passend zu Ihrer Analyse gestalten
Spalten hinzufügen, umbenennen und löschen ist eine kostenlose Data Science Academy-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 4 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des Data Science Academy-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der Data Science Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.
Shape Columns to Fit
Real analysis means reshaping columns: adding new ones, renaming unclear ones, and dropping clutter so your table answers the question at hand. ✂️
Add a Column by Assignment
Create a new column just by assigning to a fresh name. If it does not exist yet, pandas adds it on the spot.
df["total"] = df["price"] * df["qty"]Derive From Other Columns
New columns often come from vectorized math on existing ones. Pandas applies the formula across every row at once, no loop needed.
Add a Constant Value
Assign a single value and pandas broadcasts it to every row. Handy for tagging a batch with a source label or a flag.
df["source"] = "web"Rename for Clarity
The rename method swaps confusing headers for clear ones using a mapping dict. Good names make later code read like plain English.
df.rename(columns={"qty": "quantity"})Rename Many at Once
Pass several pairs in the same dict to rename multiple columns in one call. Untouched columns simply keep their original names.
df.rename(columns={"qty": "quantity", "amt": "amount"})Drop What You Do Not Need
The drop method removes columns by name. Use axis=1, or the clearer columns argument, to target columns rather than rows.
df.drop(columns=["notes"])Drop Several Columns
Pass a list to drop to remove many columns in one go. Trimming dead weight keeps your table focused and faster to scan.
df.drop(columns=["notes", "temp"])Most Methods Return a Copy
By default rename and drop return a new DataFrame and leave the original untouched. Capture the result to keep your changes.
df = df.drop(columns=["notes"])Insert at a Position
Need a column in a specific spot, not the end? The insert method places it at the index you choose among the others.
df.insert(1, "rank", ranks)Reorder by Selection
Reorder columns simply by selecting them in the order you want. A fresh column list gives you full control over layout.
df = df[["name", "total", "source"]]Quick Check
Choose the method that removes a column from a DataFrame.
Recap: Column Surgery
Assign to add, rename to clarify, and drop to declutter. Reassign the result and your table fits the analysis perfectly. 🧩
Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „Spalten hinzufügen, umbenennen und löschen“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „Spalten hinzufügen, umbenennen und löschen“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des Data Science Academy-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der Data Science Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Was lerne ich in „Spalten hinzufügen, umbenennen und löschen“?
Spalten passend zu Ihrer Analyse gestalten Du übst Data Science Academy mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.
Brauche ich Erfahrung, um Data Science Academy zu starten?
Keine Vorkenntnisse erforderlich. Data Science Academy auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 4 von 4.
Wie lange dauert die Lektion „Spalten hinzufügen, umbenennen und löschen“?
Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.
Kann ich in dieser Data Science Academy-Lektion Code schreiben und ausführen?
Ja. Jede Data Science Academy-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.
Alle Lektionen in diesem Kurs
- Zeilen, Spalten und der Index
- Einen DataFrame von Grund auf erstellen
- head, info und describe
- Spalten hinzufügen, umbenennen und löschen