पांडा डेटाफ़्रेम में एक साथ कई कॉलम जोड़ना

पांडा डेटा हेरफेर में, डेटाफ़्रेम में कुशलतापूर्वक कई नए कॉलम जोड़ना एक ऐसा कार्य हो सकता है जिसके लिए एक सुंदर समाधान की आवश्यकता होती है। हालांकि समान चिह्न के साथ कॉलम-सूची सिंटैक्स का उपयोग करने का सहज दृष्टिकोण सीधा लग सकता है, इससे अप्रत्याशित परिणाम हो सकते हैं।

चुनौती

जैसा कि दिए गए उदाहरण में दिखाया गया है, निम्नलिखित सिंटैक्स इच्छित नए कॉलम बनाने में विफल:

df[['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']] = [np.nan, 'dogs', 3]

ऐसा इसलिए है क्योंकि कॉलम-सूची सिंटैक्स का उपयोग करते समय पांडा को डेटाफ़्रेम के लिए असाइनमेंट के दाईं ओर की आवश्यकता होती है। स्केलर मान या सूचियाँ इस दृष्टिकोण के साथ संगत नहीं हैं। इटरेटर अनपैकिंग का उपयोग करना

df['column_new_1'], df['column_new_2'], df['column_new_3'] = np.nan, 'कुत्ते', 3

विधि 2: सूचकांक से मिलान करने के लिए एकल पंक्ति का विस्तार करें

df['column_new_1'], df['column_new_2'], df['column_new_3'] = np.nan, 'dogs', 3

विधि 3: pd.concat का उपयोग करके अस्थायी डेटाफ़्रेम के साथ संयोजित करें

df[['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']] = pd.DataFrame([[np.nan, 'dogs', 3]], index=df.index)

विधि 4: .join

df = pd.concat(
    [
        df,
        pd.DataFrame(
            [[np.nan, 'dogs', 3]], 
            index=df.index, 
            columns=['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']
        )
    ], axis=1
)

विधि 5: अस्थायी डेटाफ़्रेम के लिए शब्दकोश का उपयोग करें

df = df.join(pd.DataFrame(
    [[np.nan, 'dogs', 3]], 
    index=df.index, 
    columns=['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']
))

विधि 6: एकाधिक कॉलम तर्कों के साथ .assign() का उपयोग करें

df = df.join(pd.DataFrame(
    {
        'column_new_1': np.nan,
        'column_new_2': 'dogs',
        'column_new_3': 3
    }, index=df.index
))

विधि 7: कॉलम बनाएं, फिर मान निर्दिष्ट करें

df = df.assign(column_new_1=np.nan, column_new_2='dogs', column_new_3=3)

विधि 8: एकाधिक अनुक्रमिक असाइनमेंट

new_cols = ['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']
new_vals = [np.nan, 'dogs', 3]
df = df.reindex(columns=df.columns.tolist()   new_cols)    # add empty cols
df[new_cols] = new_vals        # multi-column assignment works for existing cols

सबसे उपयुक्त विधि का चयन डेटाफ़्रेम के आकार, जोड़े जाने वाले नए कॉलमों की संख्या और कार्य की प्रदर्शन आवश्यकताओं जैसे कारकों पर निर्भर करेगा। बहरहाल, ये तकनीकें पांडा उपयोगकर्ताओं को उनके डेटाफ़्रेम में कुशलतापूर्वक कई कॉलम जोड़ने के लिए विविध विकल्पों के साथ सशक्त बनाती हैं।