Подписка на онлайн-обучение

import pandas as pd

url = "https://raw.githubusercontent.com/dm-fedorov/pandas_basic/master/%D0%B1%D1%8B%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B5%20%D0%B2%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B2%20pandas/data/air_quality_no2.csv"

air_quality = pd.read_csv(url,
                          index_col=0,
                          parse_dates=True)
air_quality.head()

	station_antwerp	station_paris	station_london
datetime
2019-05-07 02:00:00	NaN	NaN	23.0
2019-05-07 03:00:00	50.5	25.0	19.0
2019-05-07 04:00:00	45.0	27.7	19.0
2019-05-07 05:00:00	NaN	50.4	16.0
2019-05-07 06:00:00	NaN	61.9	NaN

Как создать новые столбцы, полученные из существующих столбцов?

Я хочу выразить концентрацию $NO_2$ в Лондоне в $мг/м^3$. Если мы примем температуру 25 градусов по Цельсию и давление 1013 гПа, то коэффициент преобразования составит 1,882.

air_quality["london_mg_per_cubic"] = air_quality["station_london"] * 1.882

air_quality.head()

	station_antwerp	station_paris	station_london	london_mg_per_cubic
datetime
2019-05-07 02:00:00	NaN	NaN	23.0	43.286
2019-05-07 03:00:00	50.5	25.0	19.0	35.758
2019-05-07 04:00:00	45.0	27.7	19.0	35.758
2019-05-07 05:00:00	NaN	50.4	16.0	30.112
2019-05-07 06:00:00	NaN	61.9	NaN	NaN

Чтобы создать новый столбец, используйте скобки [] с новым именем столбца в левой части присваивания.

Расчет значений осуществляется по элементам. Это означает, что все значения в данном столбце умножаются на 1.882 за один раз. Вам не нужно использовать цикл для итерации по каждой строке!

Я хочу проверить соотношение значений в Париже и Антверпене и сохранить результат в новом столбце:

air_quality["ratio_paris_antwerp"] = \
        air_quality["station_paris"] / air_quality["station_antwerp"]

air_quality.head()

	station_antwerp	station_paris	station_london	london_mg_per_cubic	ratio_paris_antwerp
datetime
2019-05-07 02:00:00	NaN	NaN	23.0	43.286	NaN
2019-05-07 03:00:00	50.5	25.0	19.0	35.758	0.495050
2019-05-07 04:00:00	45.0	27.7	19.0	35.758	0.615556
2019-05-07 05:00:00	NaN	50.4	16.0	30.112	NaN
2019-05-07 06:00:00	NaN	61.9	NaN	NaN	NaN

Расчет снова поэлементный, поэтому / применяется в каждой строки.

Также другие математические операторы (+, -, *, /) или логические операторы (<, >, =, …) работают по элементам.

Я хочу переименовать столбцы данных в соответствующие идентификаторы станций, используемые сообществом openAQ.

air_quality_renamed = air_quality.rename(
                            columns={"station_antwerp": "BETR801",
                                     "station_paris": "FR04014",
                                     "station_london": "London Westminster"})

air_quality_renamed.head()

	BETR801	FR04014	London Westminster	london_mg_per_cubic	ratio_paris_antwerp
datetime
2019-05-07 02:00:00	NaN	NaN	23.0	43.286	NaN
2019-05-07 03:00:00	50.5	25.0	19.0	35.758	0.495050
2019-05-07 04:00:00	45.0	27.7	19.0	35.758	0.615556
2019-05-07 05:00:00	NaN	50.4	16.0	30.112	NaN
2019-05-07 06:00:00	NaN	61.9	NaN	NaN	NaN

Функция rename() может быть использована как для меток строк и названий столбцов.

Отображение не должно ограничиваться только фиксированными именами, но может быть функцией отображения.

Например, преобразование имен столбцов в строчные буквы также можно выполнить с помощью функции:

air_quality_renamed = air_quality_renamed.rename(columns=str.lower)

air_quality_renamed.head()

	betr801	fr04014	london westminster	london_mg_per_cubic	ratio_paris_antwerp
datetime
2019-05-07 02:00:00	NaN	NaN	23.0	43.286	NaN
2019-05-07 03:00:00	50.5	25.0	19.0	35.758	0.495050
2019-05-07 04:00:00	45.0	27.7	19.0	35.758	0.615556
2019-05-07 05:00:00	NaN	50.4	16.0	30.112	NaN
2019-05-07 06:00:00	NaN	61.9	NaN	NaN	NaN

Подробная информация о переименовании меток столбцов или строк приведена в разделе руководства пользователя по переименованию меток.

Руководство пользователя содержит отдельный раздел о добавлении и удалении столбцов.

Подписка на онлайн-обучение