Привет! Сегодня я хотел бы поделиться с вами своим личным опытом добавления новых признаков в исходный датафрейм на языке Python. Это очень полезный навык, который может быть востребован в анализе данных и машинном обучении.Когда я в первый раз столкнулся с задачей добавления новых признаков, я использовал библиотеку pandas. При помощи этой библиотеки можно легко выполнять операции с датафреймами.Для начала я импортировал библиотеку pandas и прочитал исходный датафрейм из файла⁚
import pandas as pd
df pd.read_csv(‘data.csv’)
Затем я решил добавить новый признак, который будет являться суммой двух существующих признаков. Для этого я использовал метод `.sum`⁚
df[‘new_feature’] df[‘feature1’] df[‘feature2’]
Теперь в датафрейме `df` появился новый столбец `new_feature`, в котором содержиться сумма значений признаков `feature1` и `feature2`.Кроме того, я решил добавить новый признак, который будет вычисляться на основе условия. Для этого я использовал метод `.apply` и определил функцию, которая будет выполнять вычисления для каждой строки⁚
def calculate_new_feature(row)⁚
if row[‘feature1’] > row[‘feature2’]⁚
return ‘High’
else⁚
return ‘Low’
df[‘new_feature2’] df.apply(calculate_new_feature, axis1)
Теперь в датафрейме `df` также есть столбец `new_feature2`, в котором содержится значение `’High’`, если значение признака `feature1` больше, чем значение признака `feature2`, и `’Low’` в противном случае.Когда я завершил добавление новых признаков, я сохранил измененный датафрейм в новом файле⁚
df.to_csv(‘new_data.csv’, indexFalse)
Теперь у меня есть новый файл `new_data.csv`, который содержит исходный датафрейм с добавленными новыми признаками.
В итоге, благодаря использованию pandas, я смог легко и удобно добавить новые признаки в исходный датафрейм на языке Python. Этот опыт весьма полезен и помогает мне эффективно работать с данными.