Sütun işlemleri

DataFrame'in sütunlarına köşeli parantez ile erişilir ve istatistik hesaplanır.

Sütun seçme ve ekleme

Tek sütun df["ad"], birden çok sütun df[["ad", "yas"]] ile seçilir. Yeni sütun, var olanlardan hesaplanarak eklenir:

df["yillik"] = df["maas"] * 12
df["genc"] = df["yas"] < 30

İşlem tüm sütuna birden uygulanır; NumPy'daki vektörleştirmenin aynısıdır.

Silme ve yeniden adlandırma

Sütun işlemleri yeni bir DataFrame döndürür; özgün tablo değişmez:

df2 = df.drop(columns=["genc"])
df3 = df.rename(columns={"maas": "ucret"})
print(df["maas"].sum())   # sütun toplamı

Sonucu kullanmak için yeni bir değişkene ata ya da df = df.drop(...) yaz.

Uygulama Hesaplanan sütun

df'ye maas değerinin 12 katı olan yillik sütununu ekle. Bu sütunun toplamını yazdır.

Örnek çözümü göster

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "ad": ["Ali", "Ece", "Can", "Su"],
    "yas": [34, 28, 45, 22],
    "maas": [5000, 4200, 7100, 3000],
})

df["yillik"] = df["maas"] * 12
print(df["yillik"].sum())

Kendini test et

<code>df[["ad"]]</code> ile <code>df["ad"]</code> arasındaki fark nedir?
- Fark yoktur
- İlki hata verir
- İkincisi liste döndürür
- İlki tek sütunlu DataFrame, ikincisi Series döndürür
Cevabı göster

İlki tek sütunlu DataFrame, ikincisi Series döndürür — Liste içinde ad vermek her zaman DataFrame döndürür.

maas sütununu tablodan çıkar.

df2 = df.____(columns=["maas"])

Cevabı göster

df2 = df.drop(columns=["maas"])

İfadeleri eşleştir.

df["yas"]

Series
df[["yas", "ad"]]

İki sütunlu tablo
df.rename

Ad değiştirme
df["y"] = ...

Yeni sütun

Sıradaki ders: Veri seçme ve filtreleme

Deneyiminizi Geliştiriyoruz

Çerez Tercihleri

Kesinlikle Gerekli Çerezler

Analitik Çerezler