Sarakkeiden lisääminen, nimeäminen uudelleen ja poistaminen
Muotoile sarakkeet analyysiisi sopiviksi
Sarakkeiden lisääminen, nimeäminen uudelleen ja poistaminen on ilmainen Data Science Academy-oppitunti CoddyKitissä. Tämä on oppitunti 4/4. Voit lukea koko oppitunnin alta ilmaiseksi ja harjoitella sen jälkeen käytännössä selaimessa sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla. Oppitunti kuuluu Data Science Academy-oppimispolkuun, ja edistymisesi synkronoituu verkon ja CoddyKit-sovelluksen välillä. Data Science Academy-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.
Sarakkeiden muotoilu tarpeisiin sopiviksi
Aito analyysi tarkoittaa sarakkeiden muokkaamista: uusien lisäämistä, epäselvien nimeämistä uudelleen ja turhien poistamista, jotta taulukko vastaa käsillä olevaan kysymykseen. ✂️
Sarakkeen lisääminen sijoituksella
Luokaa uusi sarake sijoittamalla arvo uudelle nimelle. Jos saraketta ei vielä ole, pandas lisää sen heti.
df["total"] = df["price"] * df["qty"]Johdettujen sarakkeiden luominen
Uudet sarakkeet perustuvat usein olemassa oleville sarakkeille tehtävään vektorisoituun laskentaan. Pandas käyttää kaavaa kaikilla riveillä kerralla, joten silmukkaa ei tarvita.
Vakioarvon lisääminen
Sijoittakaa yksi arvo, niin pandas levittää sen kaikille riveille. Tämä on kätevää, kun erään lisätään lähdetunniste tai lippu.
df["source"] = "web"Nimeäminen selkeyden vuoksi
rename-metodi vaihtaa epäselvät otsikot selkeisiin käyttämällä mapping-sanakirjaa. Hyvät nimet tekevät myöhemmästä koodista selkeää luettavaa.
df.rename(columns={"qty": "quantity"})Useiden nimien vaihtaminen kerralla
Välittäkää useita pareja samaan dict-rakenteeseen ja nimetkää useita sarakkeita yhdellä kutsulla. Muuttumattomat sarakkeet säilyttävät alkuperäiset nimensä.
df.rename(columns={"qty": "quantity", "amt": "amount"})Tarpeettomien tietojen poistaminen
drop-metodi poistaa sarakkeita nimen perusteella. Käyttäkää arvoa axis=1 tai selkeämmin columns-argumenttia kohdistaaksenne toiminnon sarakkeisiin rivien sijaan.
df.drop(columns=["notes"])Useiden sarakkeiden poistaminen
Välittäkää list-rakenne drop-metodille ja poistakaa useita sarakkeita kerralla. Turhan sisällön karsiminen pitää taulukon selkeänä ja nopeuttaa sen silmäilyä.
df.drop(columns=["notes", "temp"])Useimmat metodit palauttavat kopion
Oletuksena rename ja drop palauttavat uuden DataFrame-olion ja jättävät alkuperäisen muuttumattomaksi. Ottakaa tulos talteen, jotta muutokset säilyvät.
df = df.drop(columns=["notes"])Sarakkeen lisääminen tiettyyn kohtaan
Tarvitsetteko sarakkeen tiettyyn kohtaan ettekä loppuun? insert-metodi sijoittaa sen valitsemaanne indeksiin muiden sarakkeiden joukossa.
df.insert(1, "rank", ranks)Järjestäminen valinnan perusteella
Järjestäkää sarakkeet yksinkertaisesti valitsemalla ne haluamassanne järjestyksessä. Uusi sarakelista antaa täydellisen hallinnan asetteluun.
df = df[["name", "total", "source"]]Pikatarkistus
Valitkaa metodi, joka poistaa sarakkeen DataFrame-oliosta.
Kertaus: sarakkeiden muokkaus
Lisätkää sijoittamalla, selkeyttäkää rename-metodilla ja karsikaa drop-metodilla. Sijoittakaa tulos uudelleen, niin taulukko sopii analyysiin täydellisesti. 🧩
Opi Python tekoälytuutorin avulla — ilmaiseksi
Kirjoita ja suorita oikeaa koodia selaimessa, saa välitöntä apua tekoälytuutorilta ympäri vuorokauden ja jatka siitä, mihin jäit, verkossa tai sovelluksessa.
- Kurssit
- 30
- Oppitunnit
- 120
Usein kysytyt kysymykset
Onko oppitunti ”Sarakkeiden lisääminen, nimeäminen uudelleen ja poistaminen” ilmainen?
Kyllä – oppitunnin ”Sarakkeiden lisääminen, nimeäminen uudelleen ja poistaminen” koko tekstin voi lukea täällä verkossa ilmaiseksi. Jos haluat harjoitella interaktiivisesti sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla sekä avata koko Data Science Academy-kurssin, päivitä CoddyKit PROhon. Data Science Academy-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.
Mitä opin oppitunnilla ”Sarakkeiden lisääminen, nimeäminen uudelleen ja poistaminen”?
Muotoile sarakkeet analyysiisi sopiviksi Harjoittelet Data Science Academy-aihetta koodilla, jonka suoritat suoraan selaimessa. Ympäri vuorokauden käytettävissä oleva tekoälytuutori vastaa kysymyksiisi oppitunnin aikana.
Tarvitsenko kokemusta aloittaakseni Data Science Academy-opiskelun?
Aiempi kokemus ei ole tarpeen. CoddyKitin Data Science Academy-oppimispolku sopii vasta-alkajista edistyneisiin, joten voit aloittaa tästä tai alusta ja edetä omaan tahtiisi. Tämä on oppitunti 4/4.
Kuinka kauan ”Sarakkeiden lisääminen, nimeäminen uudelleen ja poistaminen”-oppitunnin suorittaminen kestää?
Useimmat CoddyKitin oppitunnit kestävät noin 5–10 minuuttia. Jokainen oppitunti on lyhyt ja interaktiivinen, joten edistyt tasaisesti ja voit jatkaa siitä, mihin jäit – sekä verkossa että sovelluksessa.
Voinko kirjoittaa ja suorittaa koodia tällä Data Science Academy-oppitunnilla?
Kyllä. Jokainen Data Science Academy-oppitunti sisältää sisäänrakennetun koodieditorin, joten voit kirjoittaa ja suorittaa oikeaa koodia suoraan selaimessa ja saada välitöntä palautetta tekoälyltä – paikallista asennusta ei tarvita.
Kaikki tämän kurssin oppitunnit
- Rivit, sarakkeet ja indeksi
- Rakenna DataFrame alusta asti
- head, info ja describe
- Sarakkeiden lisääminen, nimeäminen uudelleen ja poistaminen