Fonction pratique pour ajouter des colonnes n'importe où dans Pandas DataFrame

Si vous souhaitez ajouter une colonne n'importe où dans le Pandas DataFrame, utilisez pandas.DataFrame.insert Cela peut être réalisé en l'utilisant, mais il y a quelques plaintes.

--Non immuable (DataFrame est directement réécrit / méthode destructive / pas d'option en place)

J'ai écrit une fonction pratique pour résoudre ces problèmes.

la mise en oeuvre

from typing import Union, Optional
import pandas as pd


def insert_columns(
        df: pd.DataFrame,
        data: Union[pd.Series, pd.DataFrame],
        *,
        before: Optional[str] = None,
        after: Optional[str] = None,
        allow_duplicates: bool = False,
        inplace: bool = False,
    ) -> pd.DataFrame:

    if not inplace:
        df = df.copy()

    if not (after is None) ^ (before is None):
        raise ValueError('Specify only "before" or "after"')

    if before:
        loc = df.columns.get_loc(before)
    else:
        loc = df.columns.get_loc(after) + 1

    if type(data) is pd.Series:
        df.insert(loc, data.name, data, allow_duplicates)
    elif type(data) is pd.DataFrame:
        for column in data.columns[::-1]:
            df.insert(loc, column, data[column], allow_duplicates)

    return df

--Spécifiez le nom de la colonne pour «avant» ou «après» --Par défaut, le DataFrame d'entrée n'est pas directement réécrit. --Récrire directement en spécifiant ʻinplace = True`

Comment utiliser

Utilisez l'ensemble de données iris de sklearn comme exemple de données.

from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()

df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
target = pd.Series(iris.target_names[iris.target], name='target')
df.head()

image.png

target.head()

image.png

Essayez d'ajouter une cible après «largeur sépale (cm)» dans df.

insert_columns(df, target, after='sepal width (cm)')

image.png

Dans cet exemple, Series est ajouté, mais DataFrame peut également être spécifié.

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