Добавление, переименование и удаление столбцов
Формирование столбцов под Ваш анализ
«Добавление, переименование и удаление столбцов» — бесплатный урок Data Science Academy на CoddyKit. Это урок 4 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Data Science Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Data Science Academy содержит 4 уроков всего.
Приведение столбцов к нужному виду
Настоящий анализ — это изменение структуры столбцов: добавление новых, переименование неясных и удаление лишних, чтобы таблица отвечала на поставленный вопрос. ✂️
Добавление столбца присваиванием
Создайте новый столбец, просто присвоив значение новому имени. Если такого столбца ещё нет, pandas тут же добавит его.
df["total"] = df["price"] * df["qty"]Получение данных из других столбцов
Новые столбцы часто получают с помощью векторизованных вычислений над существующими. Pandas применяет формулу сразу ко всем строкам, поэтому цикл не нужен.
Добавление постоянного значения
Присвойте одно значение, и pandas распространит его на все строки. Это удобно для добавления к пакету метки источника или флага.
df["source"] = "web"Переименование для ясности
Метод rename заменяет непонятные заголовки ясными с помощью словаря соответствий. Хорошие имена помогают читать последующий код почти как обычный русский текст.
df.rename(columns={"qty": "quantity"})Переименование нескольких столбцов сразу
Передайте несколько пар в одном dict, чтобы переименовать несколько столбцов за один вызов. Неизменённые столбцы просто сохранят исходные имена.
df.rename(columns={"qty": "quantity", "amt": "amount"})Удаление ненужных данных
Метод drop удаляет столбцы по именам. Используйте axis=1 или более понятный аргумент columns, чтобы выбрать столбцы, а не строки.
df.drop(columns=["notes"])Удаление нескольких столбцов
Передайте в drop список, чтобы удалить сразу несколько столбцов. Удаление лишнего делает таблицу более целенаправленной и ускоряет её просмотр.
df.drop(columns=["notes", "temp"])Большинство методов возвращают копию
По умолчанию rename и drop возвращают новый DataFrame, не изменяя исходный. Сохраните результат, чтобы не потерять изменения.
df = df.drop(columns=["notes"])Вставка на определённую позицию
Нужно разместить столбец не в конце, а в определённом месте? Метод insert поместит его на выбранный Вами индекс среди остальных столбцов.
df.insert(1, "rank", ranks)Изменение порядка выбором
Измените порядок столбцов, просто выбрав их в нужной последовательности. Новый список столбцов даёт полный контроль над расположением.
df = df[["name", "total", "source"]]Быстрая проверка
Выберите метод, который удаляет столбец из DataFrame.
Повторение: работа со столбцами
Используйте присваивание для добавления, rename — для ясности, а drop — для удаления лишнего. Переприсвойте результат, и таблица идеально подойдёт для анализа. 🧩
Изучай Python с ИИ-репетитором — бесплатно
Пиши и запускай код прямо в браузере, получай мгновенную помощь от ИИ-репетитора 24/7 и продолжи учиться на сайте или в приложении.
- Курсы
- 30
- Уроки
- 120
Часто задаваемые вопросы
Урок «Добавление, переименование и удаление столбцов» бесплатный?
Да — полный текст урока «Добавление, переименование и удаление столбцов» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Data Science Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Data Science Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Добавление, переименование и удаление столбцов»?
Формирование столбцов под Ваш анализ Ты практикуешь Data Science Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать Data Science Academy?
Предыдущий опыт не требуется. Data Science Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 4 из 4.
Сколько времени занимает урок «Добавление, переименование и удаление столбцов»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке Data Science Academy?
Да. Каждый урок Data Science Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Строки, столбцы и индекс
- Создание DataFrame с нуля
- head, info и describe
- Добавление, переименование и удаление столбцов