Привет! В этой статье я расскажу тебе о том‚ как добавить новые признаки в исходный датафрейм при помощи языка Python.
Когда я столкнулся с необходимостью добавить новые признаки в мой датафрейм‚ я начал искать решение. И я нашел его!
Сначала я создал новый столбец в моем датафрейме‚ чтобы в него затем добавить новый признак. Это можно сделать с помощью метода `assign`.import pandas as pd
# Создаем исходный датафрейм
df pd.DataFrame({‘A’⁚ [1‚ 2‚ 3‚ 4‚ 5]‚
‘B’⁚ [6‚ 7‚ 8‚ 9‚ 10]})
# Создаем новый столбец с названием ‘C’
df df.assign(CNone)
# Добавляем новый признак в столбец ‘C’
df[‘C’] df[‘A’] df[‘B’]
print(df)
В этом коде я импортировал библиотеку `pandas`‚ создал исходный датафрейм `df` с двумя столбцами ‘A’ и ‘B’. Затем я создал новый столбец ‘C’ с помощью метода `assign`. В начальный момент все значения в столбце равны `None`. Затем я добавил новый признак‚ сложив значения столбцов ‘A’ и ‘B’‚ и присвоил их столбцу ‘C’.
Выполнив этот код‚ я увидел‚ что в исходном датафрейме появился новый столбец ‘C’‚ в котором значения объединенных столбцов ‘A’ и ‘B’.
Это всего лишь пример‚ и ты можешь применить этот подход для добавления любых новых признаков в своем датафрейме. Ты можешь использовать любые арифметические операции или функции для создания новых признаков.
Теперь ты знаешь‚ как добавлять новые признаки в исходный датафрейм с помощью Python. Попробуй и ты эту технику на своем проекте!