Простой способ создать новый dataframe pandas из имеющегося

Библиотека pandas в Python представляет собой инструмент для обработки и анализа данных. Одним из основных объектов в pandas является dataframe — двумерная таблица с данными. Возникает потребность создать новый dataframe на основе существующего. В этой статье мы рассмотрим различные способы создания нового dataframe из другого dataframe.

Первый способ создания нового dataframe из другого dataframe — это использование метода copy(). Когда мы применяем метод copy() к существующему dataframe, создается новый dataframe, который полностью идентичен оригиналу. Это означает, что изменение нового dataframe не повлияет на оригинал. Метод copy() особенно полезен, когда мы хотим выполнить определенные операции только на новом dataframe, не затрагивая исходный.

Еще один способ создания нового dataframe из другого dataframe — это использование метода iloc[]. Метод iloc[] позволяет выбрать определенные строки и столбцы из исходного dataframe и создает новый dataframe на основе выбранных данных. Мы можем выбрать строки и столбцы по индексам или диапазонам индексов с помощью метода iloc[]. Такой подход особенно полезен, если мы хотим создать новый dataframe, содержащий только определенные данные из исходного.

Создание нового dataframe из существующего

В библиотеке pandas есть возможность создания нового dataframe из уже существующего. Это может быть полезно, если требуется выполнить некоторые преобразования данных или фильтрацию.

Для создания нового dataframe из существующего можно использовать различные методы, такие как copy(), filter(), loc(), iloc() и другие.

Например, метод copy() создает полностью независимую копию dataframe, что позволяет производить манипуляции с данными без изменения исходного dataframe.

Метод filter() позволяет выбирать только определенные столбцы или строки на основе заданных условий. Это может быть полезно, если требуется работать только с определенными данными в новом dataframe.

Методы loc() и iloc() позволяют выбирать определенные строки или столбцы с помощью индексации или условий. Это может быть полезно, если требуется создать новый dataframe только с определенными данными.

Все эти методы позволяют гибко управлять созданием нового dataframe на основе существующего и выполнять различные операции с данными без изменения исходного dataframe.

Копирование dataframe в новый объект

Чтобы создать новый объект dataframe, который будет содержать те же данные, что и исходный dataframe, но не будет делить ссылку на данные, необходимо использовать метод copy(). Этот метод создает глубокую копию dataframe и все его компоненты.

Пример использования метода copy():

«`python

import pandas as pd

# Создание исходного dataframe

df1 = pd.DataFrame({‘A’: [1, 2, 3], ‘B’: [4, 5, 6]})

# Копирование dataframe в новый объект

df2 = df1.copy()

# Изменение значения в исходном dataframe

df1.loc[0, ‘A’] = 100

print(df1)

# A B

# 0 100 4

# 1 2 5

# 2 3 6

print(df2)

# A B

# 0 1 4

# 1 2 5

# 2 3 6

Как видно из примера, после изменения значения в `df1`, значение в `df2` осталось неизменным. Это произошло потому, что `df2` является глубокой копией `df1`, а не ссылкой на него.

Выбор определенных столбцов и строк из исходного dataframe

Создание нового dataframe из исходного с определенными столбцами и строками может быть полезным, когда вам нужна только часть данных или когда вы хотите провести анализ на основе конкретных значений.

Для выбора определенных столбцов из исходного dataframe вы можете использовать атрибут loc[] и указать имена столбцов, которые вы хотите выбрать. Например, чтобы выбрать столбцы «имя» и «возраст» из исходного dataframe df, вы можете использовать следующий код:

new_df = df.loc[:, ['имя', 'возраст']]

В этом примере : означает выбор всех строк, а ['имя', 'возраст'] указывает на выбор только столбцов «имя» и «возраст». Результат будет новый dataframe new_df с выбранными столбцами.

Для выбора определенных строк по условию вы можете использовать метод loc[] с условием внутри квадратных скобок. Например, чтобы выбрать строки только с возрастом больше 30, вы можете использовать следующий код:

new_df = df.loc[df['возраст'] > 30]

В этом примере df['возраст'] > 30 создает условие, где выбираются только строки, где значение столбца «возраст» больше 30. Результат будет новый dataframe new_df с выбранными строками.

Таким образом, выбор определенных столбцов и строк из исходного dataframe позволяет создавать новые dataframe, содержащие только нужные данные для анализа или обработки.

Изменение порядка столбцов и строк в новом dataframe

При создании нового dataframe в pandas есть возможность изменить порядок столбцов и строк, чтобы лучше соответствовать требованиям вашего проекта. Это можно сделать с помощью методов reindex и reorder_levels.

Метод reindex позволяет изменить порядок столбцов и/или строк в новом dataframe. Вы можете указать новый порядок, передав список столбцов или индексов в нужной последовательности.

Пример:

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
new_df = df.reindex(columns=['C', 'B', 'A'])

Этот код создаст новый dataframe new_df с теми же значениями, но в другом порядке столбцов [‘C’, ‘B’, ‘A’].

Если вам необходимо изменить порядок строк, то вы можете воспользоваться методом reorder_levels. Этот метод позволяет переупорядочить индексы строк, указав новый порядок в виде списка.

Пример:

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])
new_df = df.reorder_levels(['c', 'a', 'b'])

Этот код создаст новый dataframe new_df с теми же значениями, но в другом порядке строк [‘c’, ‘a’, ‘b’].

Таким образом, с помощью методов reindex и reorder_levels вы можете легко изменять порядок столбцов и строк в новом dataframe, чтобы достичь необходимого вам результата.

Изменение названий столбцов и индексов в новом dataframe

Код:

dataframe_new = dataframe.rename(columns={'Столбец1': 'Новое название1', 'Столбец2': 'Новое название2', 'Столбец3': 'Новое название3'})
dataframe_new = dataframe_new.set_index('Новый индекс')

Таким образом, с помощью методов rename и set_index мы можем легко изменять названия столбцов и индексов при создании нового dataframe.

Фильтрация данных в новом dataframe

При создании нового dataframe из другого dataframe важно уметь фильтровать данные, чтобы получить только нужную информацию.

Для фильтрации данных в pandas можно использовать метод .query(). Этот метод позволяет указать логическое условие, по которому будут выбраны строки в новом dataframe.

Например, если у нас есть dataframe с данными о продажах товаров и нам нужно создать новый dataframe только с продажами в определенном городе, можно использовать следующий код:

df_new = df.query("Город == 'Москва'")

В результате будут выбраны только строки, у которых значение столбца «Город» равно «Москва».

Метод .query() также позволяет использовать операторы сравнения, такие как «>», «<=", "!=" и др., а также логические операторы "and" и "or", что делает фильтрацию данных более гибкой.

Другой способ фильтрации данных в новом dataframe — использование условий, заданных с помощью оператора «[]».

Например, если нам нужно получить только данные о продажах товаров в определенном году, можем использовать следующий код:

df_new = df[df['Год'] == 2021]

В результате будут выбраны только строки, у которых значение столбца «Год» равно 2021.

Также, можно комбинировать условия, используя операторы «&» (логическое «и») и «|» (логическое «или»), для создания более сложных фильтров.

Важно помнить, что каждое условие фильтрации должно быть заключено в скобки.

Таким образом, фильтрация данных при создании нового dataframe позволяет получить только нужную информацию и упрощает анализ данных.

Объединение нескольких dataframe в один

Как создать dataframe pandas из другого dataframe

Часто возникает необходимость объединить несколько dataframe в один. Это может быть полезно, когда у нас есть несколько наборов данных, которые мы хотим объединить в одну большую таблицу.

Для объединения dataframe существует несколько способов. Один из самых простых способов — использовать метод concat(). Он позволяет объединить dataframe горизонтально или вертикально.

Пример объединения dataframe по горизонтали:

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9],
'D': [10, 11, 12]})
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)

Пример объединения dataframe по вертикали:

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9],
'B': [10, 11, 12]})
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)

В этом примере мы создаем два dataframe — df1 и df2 с одинаковыми названиями столбцов. Опять же, мы используем метод concat(), но на этот раз без указания параметра axis. По умолчанию метод concat() объединяет dataframe по вертикали.

В итоге, получаем dataframe, в котором строки из df2 добавлены в конец df1.

Таким образом, метод concat() позволяет легко объединять несколько dataframe в один, как по горизонтали, так и по вертикали.

Объединение по общим столбцам

Часто при работе с dataframe возникает необходимость объединить два или более dataframe на основе общих столбцов. Для этого в pandas есть несколько методов.

Один из самых простых способов объединения dataframe — это использование метода merge(). Этот метод позволяет объединять два dataframe по одному или нескольким общим столбцам.

Например, у нас есть два dataframe df1 и df2 с общим столбцом ‘id’. Чтобы объединить их, можно использовать следующий код:

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id')

В результате получится новый dataframe merged_df, в котором будут содержаться строки, у которых значение столбца ‘id’ совпадает в обоих исходных dataframe.

Также можно объединять dataframe по нескольким общим столбцам. Например, если у нас есть два dataframe df1 и df2 с общими столбцами ‘id’ и ‘name’, можно использовать следующий код:

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['id', 'name'])

В результате получится новый dataframe merged_df, в котором будут содержаться строки, у которых значения столбцов ‘id’ и ‘name’ совпадают в обоих исходных dataframe.

Дополнительные параметры метода merge() позволяют контролировать способ объединения dataframe, например выбирать нужные столбцы, задавать тип соединения (внутреннее, внешнее, левое или правое) и т.д.

Таким образом, метод merge() является мощным инструментом для объединения dataframe по общим столбцам и позволяет легко решать различные задачи анализа данных.

Объединение по общим строкам

Пример использования функции merge:


df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'value1': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
'value2': [5, 6, 7, 8]})
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')


В данном примере создаются два dataframe: df1 и df2. Затем функция merge объединяет эти dataframe по столбцу ‘key’. В результате получается новый dataframe merged_df, в котором есть только строки с общими значениями столбца ‘key’.

Таким образом, функция merge позволяет объединять dataframe по общим строкам, что может быть полезно при анализе данных из разных источников.

Объединение с сохранением данных из обоих DataFrame

Чтобы создать новый DataFrame, который объединяет данные из двух существующих DataFrame, можно использовать метод merge().

Метод merge() позволяет объединять данные из различных DataFrame по определенным условиям. По умолчанию, merge() использует все общие столбцы для объединения, но можно также указать конкретные столбцы, по которым необходимо выполнить объединение.

В результате объединения DataFrame будут сохранены данные из обоих исходных DataFrame, а несовпадающие значения будут заменены NaN.

Пример использования метода merge() для создания нового DataFrame из двух исходных:

import pandas as pd
# Создаем первый DataFrame
data1 = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
# Создаем второй DataFrame
data2 = {'A': [7, 8, 9],
'B': [10, 11, 12]}
df2 = pd.DataFrame(data2)
# Объединяем DataFrame
merged_df = df1.merge(df2)
print(merged_df)

Результат выполнения кода:

   A   B
0  7  10
1  8  11
2  9  12

Итоговый DataFrame merged_df содержит данные из обоих исходных DataFrame df1 и df2.